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Enregistrement W2906101649 · doi:10.1111/jcpt.12787

Frequency, risk factors and symptomatology of iatrogenic withdrawal from opioids and benzodiazepines in critically Ill neonates, children and adults: A systematic review of clinical studies

2018· review· en· W2906101649 sur OpenAlexaffabout
Marc‐Alexandre Duceppe, Marc M. Perreault, Anne Julie Frenette, Lisa Burry, Philippe Rico, Annie Lavoie, Céline Gélinas, Sangeeta Mehta, Maryse Dagenais, David Williamson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pharmacy and Therapeutics · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of TorontoMount Sinai HospitalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalSinai Health SystemMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiscontinuationMEDLINECochrane LibraryBenzodiazepineIntensive care medicineDrug withdrawalCINAHLCritically illMeta-analysisPediatricsEmergency medicinePsychiatryInternal medicineDrugPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS KNOWN AND OBJECTIVE: Many critically ill patients are exposed to opioids and benzodiazepines at high doses for prolonged periods, and upon discontinuation of these drugs, they may be at risk for iatrogenic withdrawal. Although this syndrome was associated with worse outcomes in the critically ill, limited guidance exists regarding its evaluation, prevention and treatment. This systematic review examined the frequency, risk factors and symptomatology of iatrogenic withdrawal from opioids and/or benzodiazepines in critically ill neonates, children and adults. METHODS: The literature search was conducted in PubMed, Medline, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane register of systematic reviews, DARE, CINAHL, Trip database, CMA infobase and NICE evidence from inception to February 2018. Grey literature was examined. We included studies reporting frequency, risk factors or symptomatology of iatrogenic withdrawal of opioids, benzodiazepines (or both) in critically ill patients. We considered all study designs except case reports and case series. We excluded studies on neonatal abstinence syndrome, alcohol withdrawal, studies on chronic opioid and/or benzodiazepine users and studies on prevention or treatment of withdrawal in critical care patients. Two independent reviewers applied the inclusion and exclusion criteria. Pairs of reviewers independently abstracted data and evaluated methodological quality using the Cochrane Collaboration Tool, Newcastle-Ottawa or QUADAS-2. Details regarding study design, outcomes, definition, evaluation and type of withdrawal (opioid, benzodiazepine or mixed) were collected. Cumulative doses and duration of opioids and benzodiazepines were collected. RESULTS AND DISCUSSION: We identified 21 866 unique citations and 153 full texts were assessed for eligibility. Thirty-four studies were included; the majority were observational and few included adults. In prospective studies, mixed withdrawal was observed in 7.5%-100% of patients in paediatric studies and ranged from 16.7% to 55% in adults. Symptomatology of withdrawal was not well described. Risk factors included higher cumulative dose and prolonged administration of opioids and benzodiazepines. WHAT IS NEW AND CONCLUSION: Iatrogenic withdrawal appears to be a frequent syndrome in critical care patients who received regular doses of opioids and/or benzodiazepines for ≥72 hours. Larger studies are required, especially in critically ill adults, to better define the syndrome and its symptomatology.

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)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,385 · 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'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

Citations46
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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