Clinical Evidence, Practice Guidelines, and β-Blocker Utilization Before Major Noncardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Largely on the basis of 2 randomized trials published in the 1990s, β-blockers were initially promoted as an evidence-based intervention for preventing cardiac complications of noncardiac surgery. However, subsequent studies raised concerns about a widespread use of perioperative β-blockade. Little is known regarding how this changing evidence influenced the use of perioperative β-blockers in clinical practice. METHODS AND RESULTS: We conducted a population-based, time-series analysis (April 1999 to March 2010) among residents of Ontario, Canada (age 66 years and older), to evaluate the influence of research publications and practice guidelines on rates of new β-blocker prescriptions before major elective noncardiac surgery. In an analysis of 249 828 procedures, the rate of new β-blocker prescriptions increased from 26.3 per 1000 procedures in April 1999 to 62.7 per 1000 procedures in the first quarter of 2005, after which it decreased to 19.7 per 1000 procedures by March 2010. We observed a marked decrease in prescriptions (P=0.004) during early 2005, without any preceding publications that raised concerns about perioperative β-blockade. There was no change (P=0.98) in prescription rates after the May 2008 publication of a multicenter, randomized trial that showed increased mortality from perioperative β-blockade. Prescribing trends remain unchanged after revisions of related practice guidelines in 2002 (P=0.28) and 2006 (P=0.53). CONCLUSIONS: After a period characterized by increasing adoption of preoperative β-blockade between 1999 and 2005, prescriptions rates subsequently fell from 2005 to 2010. Further research is needed to understand the basis for these changes, which are only partially explained by evidence of potential harm.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».