Magnesium prophylaxis of new-onset atrial fibrillation: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Atrial fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia in intensive care units (ICU) and is associated with increased morbidity and mortality. Magnesium prophylaxis has been shown to reduce incidence of AF in cardiac surgery patients, however, evidence outside this population is limited. The objective of this study is to summarize studies examining magnesium versus placebo in the prevention of NOAF outside the setting of cardiac surgery. SOURCE: We performed a comprehensive search of MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Library (CENTRAL) from inception until January 3rd, 2023. We included all interventional research studies that compared magnesium to placebo and excluded case reports and post cardiac surgery patients. We conducted meta-analysis using the inverse variance method with random effects modelling. PRINCIPAL FINDINGS: Of the 1493 studies imported for screening, 87 full texts were assessed for eligibility and six citations, representing five randomized controlled trials (n = 4713), were included in the review, with four studies (n = 4654) included in the pooled analysis. Administration of magnesium did not significantly reduce the incidence of NOAF compared to placebo (OR 0.72, [95% CI 0.48 to 1.09]). CONCLUSION: Use of magnesium did not reduce the incidence of NOAF, however these studies represent diverse groups and are hindered by significant bias. Further studies are necessary to determine if there is benefit to magnesium prophylaxis for NOAF in non-cardiac surgery patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».