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Enregistrement W4388219411 · doi:10.1007/s12630-023-02586-0

Landiolol for the prevention of postoperative atrial fibrillation after cardiac surgery: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4388219411 sur OpenAlexaff
Teresa Cafaro, Melissa A. Allwood, William F. McIntyre, Lily Park, Julian F. Daza, Sandra Ofori, Michael Ke Wang, Flávia K. Borges, David Conen, Maura Marcucci, Jeff S. Healey, Richard Whitlock, André Lamy, Emilie P. Belley‐Côté, Jessica Spence, Michael McGillion, P.J. Devereaux

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensImpactUniversity of TorontoMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialAtrial fibrillationBradycardiaRelative riskAnesthesiaMeta-analysisAdverse effectConfidence intervalInternal medicineStrictly standardized mean differenceCardiologyBlood pressureHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative atrial fibrillation (POAF) is a common complication following cardiac surgery. Although the evidence suggests that beta blockers prevent POAF, they often cause hypotension. Landiolol, an ultra-short-acting β 1 blocker, may prevent POAF, without adverse hemodynamic consequences. We searched MEDLINE, CENTRAL, Embase, and trial registries between January 1970 and March 2022. We included randomized controlled trials (RCTs) that evaluated the effect of landiolol for the prevention of POAF after cardiac surgery. Two reviewers independently assessed eligibility, extracted data, and assessed risk of bias using the Risk of Bias 2.0 tool. We pooled data using random-effects models. We used the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations framework to assess certainty of evidence. Nine RCTs including 868 participants met the eligibility criteria. Patients randomized to landiolol (56/460) had less POAF compared with controls (133/408) with a relative risk (RR) of 0.40 (95% confidence interval [CI], 0.30 to 0.54; I 2 = 0%;) and an absolute risk of 12.2% vs 32.6% (absolute risk difference, 20.4%; 95% CI, 15.0 to 25.0). Landiolol resulted in a shorter hospital length-of-stay (LOS) (268 patients; mean difference, −2.32 days; 95% CI, −4.02 to −0.57; I 2 = 0%). We found no significant difference in bradycardia (RR, 1.11; 95% CI, 0.48 to 2.56; I 2 = 0%). No hypotension was reported with landiolol. We judged the certainty of evidence as moderate for POAF (because of indirectness as outcomes were not clearly defined) and low for LOS (because of imprecision and concern of reporting bias). In patients undergoing cardiac surgery, landiolol likely reduces POAF and may reduce LOS. A definitive large RCT is needed to confirm these findings. PROSPERO (CRD42021262703); registered 25 July 2021.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,030
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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