Ketamine for Adults with Severe Asthma Exacerbation: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe asthma mandates careful attention and timely management, and the benefit of ketamine in severe asthma exacerbations in adult patients require further exploration. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of the use of ketamine in cases of acute asthma exacerbation in adults. We searched PubMed, Google Scholar, Cochrane databases, and gray literature (ClinicalTrials.gov and World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform); we also searched the reference lists of included articles and any systematic reviews and meta-analyses identified therein. Our search covered the period from 1963 to August 20, 2021. Search terms were “ketamine” AND “asthma”. RESULTS: Of 25 540 articles, two studies were included in the analysis. The total number of patients included in the studies was 136 (68 in the ketamine groups and 68 in the placebo group). The pooled effect size was 0.30 (95% CI: -0.04, 0.63) favouring ketamine over placebo, p=0.08, (I2=0%, p=0.39). A paired t-test revealed that ketamine improved the mean peak expiratory flow rate (PEFR) from 242.4 (SD=146.23) to 286.95 (SD=182.22), p=0.33, representing an 18.38% improvement. CONCLUSION: Ketamine can induce a 30% improvement in PEFR, representing a small positive effect in the treatment of acute severe asthma exacerbation in the emergency department (ED). The improvement was not statistically significant; nonetheless, since the improvement could be as great as 63% versus only a 4% possibility of no benefit/harm, the benefit appears to considerably outweigh any harm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».