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Enregistrement W2690299267 · doi:10.1097/aln.0000000000001657

Evaluation of Nitrous Oxide in the Gas Mixture for Anesthesia II (ENIGMA II) Revisited: Patients Still Vomiting

2017· letter· en· W2690299267 sur OpenAlexaffabout
Edmond C. K. Li, Lloyd Balbuena, Jonathan Gamble

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitrous oxideMedicineVomitingAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read the secondary analysis of the Evaluation of Nitrous Oxide in the Gas Mixture for Anesthesia II (ENIGMA II) trial for severe postoperative nausea and vomiting (PONV) with great interest.1 Because PONV remains an often-cited risk in using nitrous oxide,2 the investigation of methods to mitigate PONV using existing data generated from randomized controlled trials is an important undertaking. We wish to respond to this thorough reanalysis.The authors used a retrospective propensity score approach to investigate the effects of antiemetic prophylaxis on the nitrous oxide and non-nitrous oxide arms. The well-recognized limitations of this approach were openly acknowledged in the publication, including the inability to control for hidden covariates and the need to truncate available data.3 In the abstract, the authors conclude that the emetogenic effects of nitrous oxide are near eliminated by the addition of antiemetics. However, the results from the propensity score-matched analysis do not seem to support this conclusion, as the nitrous/antiemetic group had statistically higher odds of PONV compared with the non-nitrous/nonantiemetic group. In addition, administration of antiemetic prophylaxis among participants who did not receive nitrous oxide counterintuitively increased the odds of PONV. Although various clinical and scientific reasons may be hypothesized to explain this phenomenon, perhaps the simplest hypothesis is the presence of hidden covariates. Therefore, it is our opinion that the conclusion of negating PONV with antiemetics when nitrous is used is not supported by the results of this retrospective analysis, and the use of propensity score matching in this instance may not have resulted in a balanced comparison.In light of the aforementioned results, another statistic (risk ratio, 0.74 [95% CI, 0.63 to 0.84]; P < 0.001) is quoted in the report1 to support the conclusion that PONV is not increased when antiemetics are used in conjunction with nitrous oxide. This risk ratio does not appear among the results generated by propensity score matching but appears to be the result of a subgroup analysis for the PONV outcome in the original ENIGMA II report for patients who received antiemetic prophylaxis.4 However, the lack of blinding of attending anesthesiologists to treatment allocation may have introduced selection bias into antiemetic prophylaxis, a possibility supported by the statistically significant difference in antiemetic administration between the nitrous and non-nitrous arms. If selection bias were present in antiemetic administration, the efficacy of this originally randomized subgroup analysis to equalize hidden covariates may have been compromised.5Although this secondary analysis1 of antiemetic prophylaxis on PONV has important limitations, we believe that the authors’ dose-effect analysis of nitrous oxide on PONV is very clinically relevant, although not emphasized in the abstract or report. The authors note in the report that nitrous oxide, when used for less than 2 h, did not seem to result in added PONV compared with the non-nitrous arm. This observation is congruent with existing literature,6 is a randomized comparison that carries with it the methodologic robustness of the original ENIGMA II trial, and has applicability in a wide variety of clinical settings. In closing, we thank the authors for their thorough reanalysis and presentation of the ENIGMA II data for the PONV outcome. This secondary analysis is revealing, but the conclusion that prophylaxis nearly eliminates PONV seems untenable.Support provided by the University of Saskatchewan, Saskatoon, Canada, for the salaries of Dr. Li, Dr. Balbuena, and Dr. Gamble.The authors declare no competing interests.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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