Vasopressin Use in the Support of Organ Donors: Physiological Rationale and Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this review was to depict the physiological and clinical rationale for the use of vasopressin in hemodynamic support of organ donors. After summarizing the physiological, pharmacological concepts and preclinical findings, regarding vasopressin's pathophysiological impacts, we will present the available clinical data. DATA SOURCES: Detailed search strategies in PubMed, OVID Medline, and EMBASE were undertaken using Medical Subject Headings and Key Words. STUDY SELECTION: Physiological articles regarding brain death, and preclinical animal and human studies about the use of vasopressin or analogs, as an intervention in organ support for donation, were considered. DATA EXTRACTION: Two authors independently screened titles, abstracts, and full text of articles to determine eligibility. Data encompassing models, population, methodology, outcomes, and relevant concepts were extracted. DATA SYNTHESIS: Following brain death, profound reduction in sympathetic outflow is associated with reduced cardiac output, vascular tone, and hemodynamic instability in donors. In addition to reducing catecholamine needs and reversing diabetes insipidus, vasopressin has been shown to limit pulmonary injury and decrease systemic inflammatory response in animals. Several observational studies show the benefit of vasopressin on hemodynamic parameters and catecholamine sparing in donors. Small trials suggest that vasopressin increase organ procurement and have some survival benefit for recipients. However, the risk of bias is overall concerning, and therefore the quality of the evidence is deemed low. CONCLUSIONS: Despite potential impact on graft outcome and a protective effect through catecholamine support sparing, the benefit of vasopressin use in organ donors is based on low evidence. Well-designed observational and randomized controlled trials are warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».