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Enregistrement W2113465874 · doi:10.1186/s13643-015-0016-4

Role of preoperative intravenous iron therapy to correct anemia before major surgery: study protocol for systematic review and meta-analysis

2015· article· en· W2113465874 sur OpenAlexafffund
Abdelsalam M. Elhenawy, Steven Meyer, Sean M. Bagshaw, Roderick MacArthur, Linda Carroll

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Mots-clésMedicinePerioperativeMeta-analysisCochrane LibraryRandomized controlled trialAdverse effectBlood transfusionIntensive care unitMEDLINEAnemiaIntensive care medicineRelative riskPlaceboBlood managementEmergency medicineSurgeryConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preoperative anemia is a common and potentially serious hematological problem in elective surgery and increases the risk for perioperative red blood cell (RBC) transfusion. Transfusion is associated with postoperative morbidity and mortality. Preoperative intravenous (IV) iron therapy has been proposed as an intervention to reduce perioperative transfusion; however, studies are generally small, limited, and inconclusive. METHODS/DESIGN: We propose performing a systematic review and meta-analysis. We will search MEDLINE, EMBASE, EBM Reviews, Cochrane-controlled trial registry, Scopus, registries of health technology assessment and clinical trials, Web of Science, ProQuest Dissertations and Theses, and conference proceedings in transfusion, hematology, and surgery. We will contact our study drug manufacturer for unpublished trials. Titles and abstracts will be identified and assessed by two reviewers for potential relevance. Eligible studies are: randomized or quasi-randomized clinical trials comparing preoperative administration of IV iron with placebo or standard of care to reduce perioperative blood transfusion in anemic patients undergoing major surgery. Screening, data extraction, and quality appraisal will be conducted independently by two authors. Data will be presented in evidence tables and in meta-analytic forest plots. Primary efficacy outcomes are change in hemoglobin concentration and proportion of patients requiring RBC transfusion. Secondary outcomes include number of units of blood or blood products transfused perioperatively, transfusion-related acute lung injury, neurologic complications, adverse events, postoperative infections, cardiopulmonary complications, intensive care unit (ICU) admission/readmission, length of hospital stay, acute kidney injury, and mortality. Dichotomous outcomes will be reported as pooled relative risks and 95% confidence intervals. Continuous outcomes will be reported using calculated weighted mean differences. Meta-regression will be performed to evaluate the impact of potential confounding variables on study effect estimates. DISCUSSION: Reducing unnecessary RBC transfusions in perioperative medicine is a clinical priority. This involves the identification of patients at risk of receiving transfusions along with blood conservation strategies. Of potential pharmacological blood conservation strategies, IV iron is a compelling intervention to treat preoperative anemia; however, existing data are uncertain. We propose performing a systematic review and meta-analysis evaluating the efficacy and safety of IV iron administration to anemic patients undergoing major surgery to reduce transfusion and perioperative morbidity and mortality. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42015016771.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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