Effect of β-Blockers on Perioperative Myocardial Ischemia in Patients Undergoing Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myocardial ischemia remains a major cause of morbidity in patients undergoing noncardiac surgery. The purpose of the paper was to review the evidence of the use of perioperative beta-blockers for the reduction of myocardial ischemia in patients having noncardiac surgery. METHOD: Pubmed was searched for articles that included beta-blockers and perioperative myocardial ischemia. Randomized controlled trials that assessed the effect of beta-blockers on myocardial ischemia in patients undergoing noncardiac surgery were included in this review and a meta-analysis were performed. RESULTS: Sixteen randomized controlled trials including 2230 patients were included. The study methodologies and results were summarized and meta-analysis performed. Ten trials used beta-blockers in the postoperative period; 954 patients received beta-blockers and 924 patients in the control group. Of the six trials that used beta-blocker for premedication, there were 207 patients in the beta- blocker and 145 patients in the control group. For the cohort when beta-blockers were used postoperatively, myocardial ischemia was reduced significantly with the use of beta-blockers (OR 0.42; 95% CI 0.27-0.65; P=0.0001; I(2)=0%). A similar beneficial effect was observed in trials that used beta- blocker for premedication (OR 0.16; 95% CI 0.07-0.35; P%lt;0.00001; I(2)=40%). CONCLUSION: The meta-analysis shows that the use of beta-blockers, both as premedication and postoperatively, in noncardiac surgery is associated with a significant reduction in perioperative myocardial ischemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».