Efficacy of dexmedetomidine in prevention of junctional ectopic tachycardia and acute kidney injury after pediatric cardiac surgery: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We conducted a meta-analysis to evaluate the effects of prophylactic perioperative dexmedetomidine administration on postoperative junctional ectopic tachycardia (JET) and acute kidney injury (AKI) in pediatric patients having undergone cardiac surgery. DESIGN: This systematic review was registered with PROSPERO (CRD42017083880). Databases including PubMed, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Web of Science were searched for randomized controlled trials (RCTs) and observational cohort studies from its inception to March 2018. Two reviewers independently screened literature, extracted data, and assessed the quality of included studies using the Jadad scale and Newcastle-Ottawa score. Meta-analysis was then conducted by RevMan 5.3 and Stata 12.0 software. P value < .05 was considered significant. RESULTS: A total of nine eligible studies (5 RCTs and 4 observational studies) comprising 1851 patients were selected for the final analysis. The results of meta-analysis showed that dexmedetomidine significantly reduced the incidence of postoperative JET (OR =0.35, 95% CI: 0.22 to 0.53, P < .00001), but there was no significant difference between groups in AKI (OR =0.44, 95% CI: 0.19 to 1.04, P = .06) and all-cause mortality (OR =0.87, 95% CI: 0.35 to 2.14, P = .77). CONCLUSIONS: The administration of perioperative dexmedetomidine effectively prevents JET in pediatric patients undergoing cardiac surgery but has no significant effect on postoperative renal function. However, the quality of evidence for these findings is low; thus, future larger scale randomized studies are needed to verify the real clinical effects of dexmedetomidine prophylaxis in pediatric patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».