The Impact of Preoperative Intravenous Iron Therapy on Perioperative Outcomes in Cardiac Surgery: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia is common in cardiac surgery affecting 25-40% of patients and associated with increased blood transfusions, morbidity, mortality, and higher hospital costs. Higher rates of stroke, acute renal injury, and total number of adverse postoperative outcomes have also been reported to be associated with preoperative anemia. This systematic review assessed the current evidence for preoperative intravenous iron on major outcomes following cardiac surgery. METHODS: Outcome measures included postoperative hemoglobin, transfusion rates, major adverse events, and mortality. The review was conducted according to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, and articles were identified using PubMed, Cochrane, CLINAHL, WOS, and EMBASE databases. Articles were included if they compared patients with and without preoperative anemia based on treatment with intravenous iron. Quality was assessed using Cochrane Risk of Bias Tool and Newcastle-Ottawa scale, and strength of evidence was assessed using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) approach. RESULTS: Of the articles reviewed, six met inclusion criteria. These included four randomized double-blind prospective cohort studies, one randomized non-blinded prospective study, and one non-randomized non-blinded prospective study with historical control. Across studies, 1,038 patients were enrolled. Two studies showed higher hemoglobin with iron therapy, and only one study showed significant differences in multiple outcomes such as transfusion and morbidity. CONCLUSIONS: Given the paucity of studies and biases within them, the current evidence for treatment with intravenous iron prior to cardiac surgery is weak. More evidence is needed to support the administration of preoperative intravenous iron in cardiac surgery 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».