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Enregistrement W2801875570 · doi:10.1080/14779072.2018.1475231

Primary prevention of post-pericardiotomy syndrome using corticosteroids: a systematic review

2018· review· en· W2801875570 sur OpenAlexaff
Rachel Wamboldt, Gianluigi Bisleri, Benedict M. Glover, Sohaib Haseeb, Gary Tse, Tong Liu, Adrián Baranchuk

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePericarditis and Cardiac Tamponade
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeIntensive care medicineRegimenPopulationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Post-pericardiotomy syndrome is a well-recognized inflammatory phenomenon that commonly occurs in patients following cardiac surgery. Due to the increased morbidity and resource utilization associated with this condition, research has recently focused on ways of preventing its prevention this condition; primarily using colchicine, NSAIDs and corticosteroids. Areas covered: This systematic review summarizes the three clinical studies that have used corticosteroids for PPS primary prevention in the perioperative period. Due to the heterogeneity amongst these three studies in terms of population (both pediatric and adult patients), surgical procedure, administration regimen and results (only 1/3 studies reporting a positive effect), the effectiveness of corticosteroids remains unproven. Expert commentary: Corticosteroids have shown to be useful in the treatment of PPS but have thus far have shown mixed results as a primary prevention method. Research on patients taking corticosteroids pre-operatively have shown a significant reduction in the risk of developing PPS. Further research is required to determine if corticosteroids are helpful in preventing PPS in patient undergoing cardiac surgery, before any recommendations regarding their use in cardiovascular surgery can be made.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,027
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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