Nicotine Replacement Therapy in the Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this review was to systematically review and evaluate available literature describing the effect of nicotine replacement therapy (NRT) on mortality and other outcomes in nicotine-dependent critically ill patients admitted to the intensive care unit (ICU). DATA SOURCES: A systematic search of the following databases was performed: MEDLINE (1948-August 2011), EMBASE (1980-August 2011), Cochrane Database of Systematic Reviews, International Pharmaceutical Abstracts (1970-August 2011), Google, and Google Scholar. STUDY SELECTION: Studies that reported outcomes associated with any form of NRT in any intensive care setting were included. Studies were included regardless of design or number of participants reported. Studies published in languages other than English were excluded. DATA EXTRACTION: Data from each study were extracted using a standardized data extraction tool. Information included the study design, number of patients, classification of ICU, baseline characteristics, outcomes assessed, and overall results. DATA SYNTHESIS: Our search identified 8 studies, of which 7 met the inclusion criteria. These 7 studies were qualitatively reviewed and critically appraised for methodological quality, robustness of results, and internal and external validity. The results of similar studies and populations were compared in order to draw conclusions pertaining to specific intensive care settings. CONCLUSIONS: We conclude that NRT should not be routinely prescribed to patients admitted to intensive care settings. With only equivocal evidence of efficacy and signals suggesting increased toxicity, we believe that its use should be limited to selected patients where the potential benefit clearly outweighs the risk. There is a need for adequately powered randomized controlled trials to confirm the benefits and risks of NRT in the ICU overall but also in its unique subpopulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».