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Enregistrement W2969528945 · doi:10.1186/s13054-019-2567-6

Effect of different methods of cooling for targeted temperature management on outcome after cardiac arrest: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2969528945 sur OpenAlexaboutno aff
Lorenzo Calabró, Wulfran Bougouin, Alain Cariou, Chiara De Fazio, Markus B. Skrifvars, Eldar Søreide, Jacques Créteur, Hans Kirkegaard, Stéphane Legriel, Jean-Baptiste Lascarrou, Bruno Mégarbane, Nicolas Deye, Fabio Silvio Taccone

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Arrest and Resuscitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTargeted temperature managementMedicineMeta-analysisOutcome (game theory)Intensive care medicineEmergency medicineCardiopulmonary resuscitationInternal medicineReturn of spontaneous circulationResuscitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although targeted temperature management (TTM) is recommended in comatose survivors after cardiac arrest (CA), the optimal method to deliver TTM remains unknown. We performed a meta-analysis to evaluate the effects of different TTM methods on survival and neurological outcome after adult CA. METHODS: We searched on the MEDLINE/PubMed database until 22 February 2019 for comparative studies that evaluated at least two different TTM methods in CA patients. Data were extracted independently by two authors. We used the Newcastle-Ottawa Scale and a modified Cochrane ROB tools for assessing the risk of bias of each study. The primary outcome was the occurrence of unfavorable neurological outcome (UO); secondary outcomes included overall mortality. RESULTS: Our search identified 6886 studies; 22 studies (n = 8027 patients) were included in the final analysis. When compared to surface cooling, core methods showed a lower probability of UO (OR 0.85 [95% CIs 0.75-0.96]; p = 0.008) but not mortality (OR 0.88 [95% CIs 0.62-1.25]; p = 0.21). No significant heterogeneity was observed among studies. However, these effects were observed in the analyses of non-RCTs. A significant lower probability of both UO and mortality were observed when invasive TTM methods were compared to non-invasive TTM methods and when temperature feedback devices (TFD) were compared to non-TFD methods. These results were significant particularly in non-RCTs. CONCLUSIONS: Although existing literature is mostly based on retrospective or prospective studies, specific TTM methods (i.e., core, invasive, and with TFD) were associated with a lower probability of poor neurological outcome when compared to other methods in adult CA survivors (CRD42019111021).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,046
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,394 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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