Does the Use of Erythropoietin Reduce the Risk of Exposure to Allogeneic Blood Transfusion in Cardiac Surgery? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of blood conservation techniques is important in cardiac surgery as postoperative bleeding is common and allogeneic blood transfusion carries the risk of transfusion reactions and infection transmission. Erythropoietin with and without preoperative autologous blood donation is one of the modalities to avoid allogeneic blood transfusion. The objective of this review was to assess the effectiveness of erythropoietin in reducing the risk of exposure to allogeneic blood transfusion during or after cardiac surgery. METHODS: A meta-analysis of 11 identified randomized controlled trials, reporting comparisons between erythropoietin and control, was undertaken. The primary outcome was the number of patients exposed to allogeneic blood transfusion during or after cardiac surgery. RESULTS: Eleven studies, involving 708 patients, met the inclusion criteria for this review. In total, 471 patients were given erythropoietin, and 237 patients formed the control group. The administration of erythropoietin with and without preoperative autologous blood transfusion prior to cardiac surgery is associated with a significant risk reduction: RR = 0.28 (95% CI 0.18-0.44, P < 0.001) and RR = 0.53 (95% CI 0.32-0.88, P < 0.01), respectively. CONCLUSION: The administration of erythropoietin before cardiac surgery is associated with a significant reduction in the risk of exposure to allogeneic blood transfusion. Further studies are warranted to define the patients' subgroups that may benefit the most from EPO administration.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».