Impact of Ketamine on Analgosedative Consumption in Critically Ill Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to synthesize evidence available on continuous infusion ketamine versus nonketamine regimens for analgosedation in critically ill patients. Data sources A search of MEDLINE, EMBASE, CINAHL, CDSR, and ClinicalTrials.gov was performed from database establishment to November 2021 using the following search terms: critical care, ICU, ketamine, sedation , and anesthesia . All studies included the primary outcome of interest: daily opioid and/or sedative consumption. Study selection and data extraction Relevant human studies were considered. Randomized controlled trials (RCT), quasi-experimental studies, and observational cohort studies were eligible. Two reviewers independently screened articles, extracted data, and appraised studies using the Cochrane RoB and ROBINS-I tools. Data synthesis A total of 13 RCTs, 5 retrospective, and 1 prospective cohort study were included (2255 participants). The primary analysis of six RCTs demonstrated reduced opioid consumption with ketamine regimens (n = 494 participants, −13.19 µg kg −1 h −1 morphine equivalents, 95% CI −22.10 to −4.28, P = 0.004). No significant difference was observed in sedative consumption, duration of mechanical ventilation (MV), ICU or hospital length of stay (LOS), intracranial pressure, and mortality. Small sample size of studies may have limited ability to detect true differences between groups. Relevance to patient care and clinical practice This meta-analysis examining ketamine use in critically ill patients is the first restricting analysis to RCTs and includes up-to-date publication of trials. Findings may guide clinicians in consideration and dosing of ketamine for multimodal analgosedation. Conclusion Results suggest ketamine as an adjunct analgosedative has the potential to reduce opioid exposure in postoperative and MV patients in the ICU. More RCTs are required before recommending routine use of ketamine in select populations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».