Pre-operative use of aspirin in patients undergoing coronary artery bypass grafting: a systematic review and updated meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Aspirin therapy improves saphenous vein graft (SVG) patency in patients undergoing coronary artery bypass graft (CABG), however, its use in the pre-operative period remains controversial. Therefore, we conducted a systematic review and meta-analysis of randomized-controlled trials (RCTs) to update the evidence about risk and benefits of pre-operative aspirin therapy in patients undergoing CABG. Methods: Electronic databases (Medline, Embase, PubMed, Cochrane Library, and Scopus) were searched to identify RCTs evaluating the effect of aspirin versus placebo/control before CABG. Two investigators independently and in duplicate screened citations and extracted data and rated the risk of bias. The strength of evidence was appraised using the Grading of Recommendation Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. Meta-analysis was performed using a random-effects model. The main outcomes of interest were 30-day mortality, peri-operative myocardial infarction (MI), chest tube drainage and SVG occlusion. Results: A total of 13 RCTs involving 4,377 participants (2,266/2,111 pre-operative aspirin/control) met the inclusion criteria. Pre-operative aspirin reduced the risk of SVG occlusion [risk ratio (RR): 0.69, 95% confidence interval (CI): 0.49–0.97, P=0.03, I2=16%], but no differences in mortality (RR: 1.41, 95% Cl: 0.73–2.74, I2=0%) and MI (RR: 0.84, 95% CI: 0.69–1.03, I2=0%) were found. However, pre-operative aspirin increased chest tube drainage (MD: 100.40 mL, 95% CI: 24.32–176.47 mL, P=0.01, I2=84%) and surgical re-exploration (RR: 1.52, 95% CI: 1.02–2.27, P=0.04, I2=8%), with no significant difference in RBC transfusion (RR: 1.06, 95% CI: 0.90–1.25, I2=35%). Conclusions: Based on trials where the rated body of evidence was of low to very-low quality, pre-operative aspirin improves SVG patency but increases chest tube drainage and need for surgical re-exploration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».