Local versus general anesthesia for endovascular aneurysm repair in ruptured abdominal aortic aneurysm: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives/Background In the endovascular treatment of ruptured abdominal aortic aneurysm (RAAA), there is no effective evidence to show preference for a specific anesthetic option. A meta‐analysis was conducted to assess the result of different anesthesia in endovascular aneurysm repair (EVAR) of RAAA. Methods Randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies were searched in PubMed, Embase, Ovid, and the Cochrane Library. Newcastle‐Ottawa Scale and the Cochrane Risk of Bias Tool were applied to evaluate the quality of cohort studies and RCTs, respectively. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were used to express differences for primary and secondary outcomes. Subgroup analyses and sensitivity analyses were applied in the primary outcome to illustrate the results further. Significance was set at p < 0.05. Random‐effects models were used considering limited research regardless of I 2 < 50%. Results Ten cohort studies were included in this meta‐analysis. Perioperative mortality was presented as the primary outcome by analyzing eight of these research. Among the included patients, local anesthesia (LA) was considered as a better choice considering perioperative mortality ( n = 156/902) rather than general anesthesia ( n = 907/3434) with significant difference (OR: 0.49; 95% CI: 0.35−0.67; p < 0.00001; I 2 = 42%). However, no significant difference was found in the secondary outcome: the complication rate, ICU admission rate, postoperative morbidity of pneumonia, myocardial infarction, leg ischemia, and wound complication. Conclusions There exists some evidence in this review that LA appears to improve perioperative mortality, especially in hemodynamically stable patients and should be recommended for patients undergoing EVAR with RAAA when appropriate.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,021 |
| 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) | 0,000 | 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 ».