Effect of corticosteroid administration on neurologically deceased organ donors and transplant recipients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This review investigates the impact of corticosteroids on donation rates and transplant outcomes in light of findings from randomised controlled trials (RCTs) and to highlight the sources of uncertainty in this unresolved donor management issue. DATA SOURCES: We searched electronic databases, trial registries and conference proceedings for RCTs evaluating corticosteroid therapy in neurologically deceased donors. STUDY SELECTION AND DATA EXTRACTION: Independent reviewers assessed eligibility, evaluated risk of bias and abstracted data, including donor haemodynamic data, number of organs recovered and transplant outcomes. Where possible, we pooled results. For each outcome, we assessed the overall quality of evidence using The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology. DATA SYNTHESIS: Eleven RCTs with different corticosteroid regimens were included. Most trials assessed a once-daily infusion of methylprednisolone. Aside from one study showing improved liver graft function, no individual study or pooled analysis showed benefit of corticosteroids for any outcome: vasopressor use (three trials; relative risk (RR) 0.96; 95% CI 0.89 to 1.05), multiple organs recovered (two trials; RR 0.82; 95% CI 0.61 to 1.11), acute graft rejection (three trials; RR 0.91; 95% CI 0.60 to 1.39) or graft dysfunction (eight trials; RR 1.01; 95% CI 0.83 to 1.24). Two trials investigated adverse effects and found similar rates between groups. Quality of evidence was moderate or low for all outcomes. CONCLUSION: Current clinical trials are limited in numbers and size to identify benefits or harms of corticosteroid therapy for deceased organ donors. In the face of these results, administering or withholding steroids both appear reasonable courses of action.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 ».