Omega-6 sparing effects of parenteral lipid emulsions—an updated systematic review and meta-analysis on clinical outcomes in critically ill patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parenteral lipid emulsions in critical care are traditionally based on soybean oil (SO) and rich in pro-inflammatory omega-6 fatty acids (FAs). Parenteral nutrition (PN) strategies with the aim of reducing omega-6 FAs may potentially decrease the morbidity and mortality in critically ill patients. METHODS: A systematic search of MEDLINE, EMBASE, CINAHL and CENTRAL was conducted to identify all randomized controlled trials in critically ill patients published from inception to June 2021, which investigated clinical omega-6 sparing effects. Two independent reviewers extracted bias risk, treatment details, patient characteristics and clinical outcomes. Random effect meta-analysis was performed. RESULTS: 1054 studies were identified in our electronic search, 136 trials were assessed for eligibility and 26 trials with 1733 critically ill patients were included. The median methodologic score was 9 out of 14 points (95% confidence interval [CI] 7, 10). Omega-6 FA sparing PN in comparison with traditional lipid emulsions did not decrease overall mortality (20 studies; risk ratio [RR] 0.91; 95% CI 0.76, 1.10; p = 0.34) but hospital length of stay was substantially reduced (6 studies; weighted mean difference [WMD] - 6.88; 95% CI - 11.27, - 2.49; p = 0.002). Among the different lipid emulsions, fish oil (FO) containing PN reduced the length of intensive care (8 studies; WMD - 3.53; 95% CI - 6.16, - 0.90; p = 0.009) and rate of infectious complications (4 studies; RR 0.65; 95% CI 0.44, 0.95; p = 0.03). When FO was administered as a stand-alone medication outside PN, potential mortality benefits were observed compared to standard care. CONCLUSION: Overall, these findings highlight distinctive omega-6 sparing effects attributed to PN. Among the different lipid emulsions, FO in combination with PN or as a stand-alone treatment may have the greatest clinical impact. Trial registration PROSPERO international prospective database of systematic reviews (CRD42021259238).
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 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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| 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 ».