Beta-blockers and Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if beta-(β)-blockers improve outcomes after acute traumatic brain injury (TBI). BACKGROUND: There have been no new inpatient pharmacologic therapies to improve TBI outcomes in a half-century. Treatment of TBI patients with β-blockers offers a potentially beneficial approach. METHODS: Using MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL databases, eligible articles for our systematic review and meta-analysis (PROSPERO CRD42016048547) included adult (age ≥ 16 years) blunt trauma patients admitted with TBI. The exposure of interest was β-blocker administration initiated during the hospitalization. Outcomes were mortality, functional measures, quality of life, cardiopulmonary morbidity (e.g., hypotension, bradycardia, bronchospasm, and/or congestive heart failure). Data were analyzed using a random-effects model, and represented by pooled odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CI) and statistical heterogeneity (I). RESULTS: Data were extracted from 9 included studies encompassing 2005 unique TBI patients with β-blocker treatment and 6240 unique controls. Exposure to β-blockers after TBI was associated with a reduction of in-hospital mortality (pooled OR 0.39, 95% CI: 0.27-0.56; I = 65%, P < 0.00001). None of the included studies examined functional outcome or quality of life measures, and cardiopulmonary adverse events were rarely reported. No clear evidence of reporting bias was identified. CONCLUSIONS: In adults with acute TBI, observational studies reveal a significant mortality advantage with β-blockers; however, quality of evidence is very low. We conditionally recommend the use of in-hospital β-blockers. However, we recommend further high-quality trials to answer questions about the mechanisms of action, effectiveness on subgroups, dose-response, length of therapy, functional outcome, and quality of life after β-blocker use for TBI.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».