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Enregistrement W3095564124 · doi:10.1136/bmjopen-2019-036592

Preoperative iron treatment in anaemic patients undergoing elective total hip or knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3095564124 sur OpenAlexaboutno aff
Ashley Scrimshire, Alison Booth, Caroline Fairhurst, Alwyn Kotzé, Mike Reed, Catriona McDaid

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisArthroplastyTotal knee arthroplastyTotal hip arthroplastySurgeryHip arthroplastySystematic reviewGeneral surgeryMEDLINEPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Preoperative anaemia is associated with increased risks of postoperative complications, blood transfusion and mortality. This meta-analysis aims to review the best available evidence on the clinical effectiveness of preoperative iron in anaemic patients undergoing elective total hip (THR) or total knee replacement (TKR). Design Electronic databases and handsearching were used to identify randomised and non-randomised studies of interventions (NRSI) reporting perioperative blood transfusion rates for anaemic participants receiving iron before elective THR or TKR. Searches of CENTRAL, MEDLINE, Embase, PubMed and other databases were conducted on 17 April 2019 and updated on 15 July 2020. Two investigators independently reviewed studies for eligibility and evaluated risk of bias using the Cochrane risk of bias tool for randomised controlled trials (RCTs) and a modified Newcastle-Ottawa scale for NRSIs. Data extraction was performed by ABS and checked by AB. Meta-analysis used the Mantel-Haenszel method and random-effects models. Results 807 records were identified: 12 studies met the inclusion criteria, of which 10 were eligible for meta-analyses (one RCT and nine NRSIs). Five of the NRSIs were of high-quality while there were some concerns of bias in the RCT. Meta-analysis of 10 studies (n=2178 participants) showed a 39% reduction in risk of receiving a perioperative blood transfusion with iron compared with no iron (risk ratio 0.61, 95% CI 0.50 to 0.73, p<0.001, I 2 =0%). There was a significant reduction in the number of red blood cell units transfused with iron compared with no iron (mean difference −0.37units, 95% CI −0.47 to -0.27, p<0.001, I 2 =40%); six studies (n=1496). Length of stay was significantly reduced with iron, by an average of 2.08 days (95% CI −2.64 to −1.51, p<0.001, I 2 =40%); five studies (n=1140). Conclusions Preoperative iron in anaemic, elective THR or TKR patients, significantly reduces the number of patients and number of units transfused and length of stay. However, high-quality, randomised trials are lacking. PROSPERO registration number CRD42019129035.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,039
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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