Superiority of sugammadex in preventing postoperative pulmonary complications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative pulmonary complications often lead to increased mortality and financial burden. Residual paralysis plays a critical role in postoperative pulmonary complications. This meta-analysis was performed to determine whether sugammadex overmatches neostigmine in reducing postoperative pulmonary complications. METHODS: PubMed, Embase, Web of Science, Medline through Ovid, Cochrane Library, Wanfang, China National Knowledge Infrastructure, and Chinese BioMedical Literature Databases were searched from their inception to 24 June, 2021. Random effects models were used for all analyses. Cochrane risk of bias tool was used to assess the quality of RCTs, while Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale was used to assess for the quality of cohort studies. RESULTS: Seventeen studies were included in the meta-analysis. Pooled data from cohort studies showed reversing neuromuscular blocking with sugammadex had less risk of compound postoperative pulmonary complications (relative risk [RR]: 0.73; 95% confidence interval [CI]: 0.60-0.89; P = 0.002; I2 = 81%), pneumonia (RR: 0.64; 95% CI: 0.48-0.86; I2 = 42%) and respiratory failure (RR: 0.48; 95% CI: 0.41-0.56; I2 = 0%). However, pooled data from RCTs did not show any difference between the two groups in pneumonia (RR: 0.58; 95% CI: 0.24-1.40; I2 = 0%) and no respiratory failure was reported in the included RCTs. The difference was not found between sugammadex and neostigmine about atelectasis in pooled data from either RCTs (RR: 0.85; 95% CI: 0.69-1.05; I2 = 0%) or cohort studies (RR: 1.01; 95% CI: 0.87-1.18; I2 = 0%). CONCLUSION: The evidence of superiority of sugammadex was limited by the confounding factors in cohort studies and small scale of RCTs. Whether sugammadex precedes neostigmine in preventing pulmonary complications after surgery is still unknown. Well-designed RCTs with large scale are needed. REGISTRATION: PROSPERO ( https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ ); CRD 42020191575.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».