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Enregistrement W4400227655 · doi:10.1016/j.jclinane.2024.111540

Associations of inflammatory biomarkers with morbidity and mortality after noncardiac surgery: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4400227655 sur OpenAlex
Geethan Baskaran, Rachel H. Heo, Michael Ke Wang, Pascal Meyre, Louis Park, Steffen Blum, P.J. Devereaux, David Conen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Anesthesia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensImpactCanada Research ChairsMcMaster UniversityUniversity of TorontoPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeMeta-analysisInflammationMEDLINEInflammatory responseAnesthesiologyIntensive care medicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Noncardiac surgery is associated with an inflammatory response. Whether increased inflammation in the perioperative period is associated with subsequent morbidity and mortality is unknown. MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL were systematically searched from date of inception until May 2023. Longitudinal studies were included if they reported multivariable adjusted associations of biomarkers measured preoperatively and/or within 10 days after surgery with at least one prespecified adverse outcome in noncardiac surgery patients. Data were extracted independently and in duplicate. Risk estimates were pooled using DerSimonian-Laird random-effects models and reported as summary odds ratios (ORs) with 95% CIs. The outcomes were all-cause mortality and major adverse cardiovascular events. Fifty-two studies with a total of 121,849 patients were included. The median follow-up was 56 [IQR, 28–63] months and the average age was 57 (±3) years. Elevated preoperative C-reactive protein (CRP) levels were associated with a higher risk of mortality (OR 1.57, 95% CI 1.29–1.90, I2 = 93%, 28 studies). This association was stronger in non-cancer surgery populations (OR 2.10, 95% CI 1.92–2.31, I2 = 0%, 4 studies) when compared to cancer surgery populations (OR 1.51, 95% CI 1.26–1.81, I2 = 83%, 24 studies) (p for subgroup difference = 0.001). Similarly, higher postoperative CRP levels were associated with all-cause mortality (OR 1.61, 95% CI 1.17–2.20, I2 = 90%, 7 studies). Higher preoperative CRP levels were associated with major cardiovascular events (OR 2.11, 95% CI 1.51–2.94, I2 = 0%, 2 studies). Other preoperatively measured biomarkers associated with all-cause mortality were fibrinogen (OR 1.48, 95% CI 1.05–2.09, I2 = 52%, 5 studies), interleukin-6 (OR 1.17, 95% CI 1.07–1.28, I2 = 27%, 3 studies), and tumour necrosis factor-alpha (OR 1.37, 95% CI 1.16–1.61, I2 = 0%, 2 studies). Inflammatory biomarker levels in the perioperative period were associated with all-cause mortality and adverse cardiovascular events in patients undergoing noncardiac surgery.

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0330,018
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,265 · 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