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Enregistrement W2995603002 · doi:10.1136/bmjopen-2019-031895

Safety and efficacy of perioperative benzodiazepine administration: study protocol for a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2995603002 sur OpenAlexaff
Jessica Spence, Jack Young, Waleed Alhazzani, Richard Whitlock, Frédérick D’Aragon, Kevin J. Um, C. David Mazer, Chris Beaver, Eric Jacobsohn, Emilie P. Belley‐Côté

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSheridan CollegeUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityUniversité de SherbrookeImpactPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyDeliriumPerioperativeMEDLINECINAHLRandomized controlled trialMeta-analysisBenzodiazepineIntensive care medicineIntensive care unitAdverse effectEmergency medicineAnesthesiaPsychiatryInternal medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Perioperative benzodiazepines are used because of their anxiolytic, sedative and amnestic effects. Evidence has demonstrated an association of benzodiazepines with adverse neuropsychiatric effects. Nonetheless, because of their potential benefits, perioperative benzodiazepines continue to be used routinely. We seek to evaluate the body of evidence of the risks and benefits of benzodiazepine use during the perioperative period. METHODS AND ANALYSIS: We will search Cochrane CENTRAL, MEDLINE, EMBASE, PsychINFO, CINAHL and Web of Science from inception to March 2019 for randomised controlled trials (RCTs) and observational studies evaluating the administration of benzodiazepine medications as compared with all other medications (or nothing) in patients undergoing cardiac and non-cardiac surgery. We will exclude studies assessing the use of benzodiazepines for procedural sedation or day surgery. We will examine the impact of giving these medications before, during and after surgery. Outcomes of interest include the incidence of delirium, duration of delirium, postprocedure cognitive change, the incidence of intraoperative awareness, patient satisfaction/quality of life/quality of recovery, length-of-stay (LOS) in the intensive care unit (ICU), hospital LOS and in-hospital mortality.Reviewers will screen references and assess eligibility using predefined criteria independently and in duplicate. Two reviewers will independently collect data using prepiloted forms. We will present results separately for RCTs and observational studies. We will pool data using a random effect model and present results as relative risk with 95% CIs for dichotomous outcomes and mean difference with 95% CI for continuous outcomes. We will pool adjusted ORs for observational studies. We will assess risk of bias for individual studies using the Cochrane Collaboration tool for RCTs. For observational studies, we will use tools designed by the Clinical Advances through Research and Information Translation group. Quality of evidence for each outcome will be assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. ETHICS AND DISSEMINATION: This systematic review involves no patient contact and no interaction with healthcare providers or systems. As such, we did not seek ethics board approval. We will disseminate the findings of our systematic review through the presentation at peer-reviewed conferences and by seeking publication in a peer-reviewed journal. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42019128144.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,028
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,004

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,548
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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