Efficacy and Safety of Sugammadex versus Neostigmine in Reversing Neuromuscular Blockade in Morbidly Obese Adult Patients
Notice bibliographique
Résumé
Context: Sugammadex is known to reverse neuromuscular blockade (NMB) more rapidly and reliably than neostigmine. However, data remain limited in bariatric patients. In this review, we systematically evaluated the efficacy and safety of sugammadex versus neostigmine in reversing NMB in morbidly obese (MO) patients undergoing bariatric surgery. Aims: Our primary objective was to determine the recovery time from drug administration to a train-of-four (TOF) ratio >0.9 from a moderate or deep NMB. Settings and Design: This systematic review and meta-analysis (SR and MA) was conducted in accordance with the Preferred Items for SRs and MAs guidelines. Subjects and Methods: A systematic search was conducted within multiple databases for studies that compared sugammadex and neostigmine in MO patients. Statistical Analysis Used: We reported data as mean difference (MD) or odds ratios (OR) and corresponding 95% confidence interval (CI) using random-effects models. A two-sided P < 0.05 was considered statistically significant. Results: Seven studies with 386 participants met the inclusion criteria. Sugammadex significantly reduced the time of reversal of moderate NMB-to-TOF ratio >0.9 compared to neostigmine, with a mean time of 2.5 min (standard deviation [SD] 1.25) versus 18.2 min (SD 17.6), respectively (MD: −14.52; 95% CI: −20.08, −8.96; P < 0.00001; I 2 = 96%). The number of patients who had composite adverse events was significantly lower with sugammadex (21.2% of patients) compared to neostigmine (52.5% of patients) (OR: 0.15; 95% CI: 0.07–0.32; P < 0.00001; I 2 = 0%). Conclusions: Sugammadex reverses NMB more rapidly with fewer adverse events than neostigmine in MO patients undergoing bariatric surgery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».