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Enregistrement W4223970281 · doi:10.4330/wjc.v14.i4.250

Effect of preoperative renin-angiotensin system blockade on vasoplegia after cardiac surgery: A systematic review with meta-analysis

2022· review· en· W4223970281 sur OpenAlexaff
Jean Jacques Noubiap, Brice Nouthé, Ying Tung Sia, Marco Spaziano

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Cardiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac and Coronary Surgery Techniques
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioInternal medicineMeta-analysisInotropeCardiologyRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vasoplegia is a common complication of cardiac surgery but its causal relationship with preoperative use of renin angiotensin system (RAS) blockers [angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEIs) and angiotensin receptor blockers (ARB)] is still debated. AIM: To update and summarize data on the effect of preoperative use of RAS blockers on incident vasoplegia. METHODS: All published studies from MEDLINE, EMBASE, and Web of Science providing relevant data through January 13, 2021 were identified. A random-effects meta-analysis method was used to pool estimates, and post-cardiac surgery shock was differentiated from vasoplegia. RESULTS: 77%). Two randomized control trials (RCTs), not eligible for the meta-analysis, did not show an association between continuation of RAS blockers and vasoplegia. CONCLUSION: Preoperative continuation of ACEIs is associated with an increased need for inotropic support postoperatively and with an increased risk of vasoplegia in observational studies but not in RCTs. The absence of a consensus definition of vasoplegia should lead to the use of perioperative cardiovascular monitoring when designing RCTs to better understand this discrepancy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0480,036
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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