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Enregistrement W4323782468 · doi:10.4103/aer.aer_119_22

Comparison of hemodynamic stability with continuous noninvasive blood pressure monitoring and intermittent oscillometric blood pressure monitoring in hospitalized patients: A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4323782468 sur OpenAlexaff
Yamini Subramani, Manikandan Rajarathinam, KarinVan Veldhoven, Nikhil Taneja, Jill Querney, Nida Fatima, Mahesh Nagappa

Notice bibliographique

RevueAnesthesia Essays and Researches · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareCanadian Medical Protective AssociationLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHemodynamicsBlood pressureCardiologyMeta-analysisInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Continuous noninvasive monitoring (NIM) of arterial blood pressure (BP) is a noninvasive technique, which can display real-time BP and therefore faster in identifying hemodynamic changes than intermittent oscillometric BP monitoring in patients. Objectives: The objective of this study was to assess the advantages of continuous NIM of arterial BP compared to standard intermittent oscillometric BP monitoring on the hemodynamic stability in hospital clinical care settings. The primary objective of this systematic review was to compare the incidence of hypotension and hypertension with both the above monitoring techniques. Design: This was a systematic review and meta-analysis. Methods: The randomized trials and observational studies that compared the hemodynamic outcomes with continuous NIM and intermittent oscillometric BP monitoring in all types of hospital settings were searched from multiple databases. The data were extracted for synthesis from the eligible studies and the results were summarized. The RoB 2 and Risk of Bias in Non-randomized Studies-of Interventions tools were used to assess the risk of bias for randomized trials and observational studies, respectively. A meta-analysis was performed using a random effects model for the incidence of hypotension and certainty of evidence was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluations approach. A qualitative review was done for all the other outcomes. Results: Six randomized controlled trials (RCTs) and six observational studies were included. All the studies used a finger cuff BP monitoring device for continuous BP monitoring. The meta-analysis for the incidence of hypotension was done with data from 6 RCTs in a total of 686 patients. The pooled odds ratio from the random effects model was 0.25 (0.10, 0.62), P = 0.003, showing a significant reduction in the incidence of hypotension with continuous noninvasive BP (NIBP) monitoring compared to intermittent oscillometric NIBP monitoring. The incidence of hypertension was similar in the two groups except during emergence from anesthesia. The duration of hypotension and BP outside of normal range in the intraoperative period was reduced to less than half with continuous NIBP monitoring when compared to the intermittent oscillometric NIBP monitoring. The time to detect hypotension was at least 1.5 min earlier with the continuous NIBP monitoring versus intermittent oscillometric NIBP monitoring that was cycled every 3 min during cesarean sections (P < 0.001) and 8 min earlier in ED patients in whom NIBP monitoring was cycled every 15 min. Conclusion: There is moderate quality of evidence to suggest that the incidence of hypotension with continuous NIBP monitoring is less versus intermittent oscillometric BP monitoring based on the data from surgical patients. The duration of hemodynamic instability and time to detect hypotension may be shorter with continuous NIBP monitoring indicating a potential for improving quality of patient care and safety in appropriate clinical settings. The findings in this review thereby warrant further research with studies of large size and better methodological quality in diverse hospital settings.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,280 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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