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Enregistrement W4400885915 · doi:10.1186/s13741-024-00439-y

The impact of glucagon-like peptide-1 receptor agonists in the patients undergoing anesthesia or sedation: systematic review and meta-analysis

2024· article· en· W4400885915 sur OpenAlexaff
Tatiana S. do Nascimento, Rodrigo O. L. Pereira, Eduardo Habib Bechelane Maia, Tetsu Ohnuma, Mariana Gaya da Costa, Eric Slawka, Carlos Galhardo, Vijay Krishnamoorthy

Notice bibliographique

RevuePerioperative Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeAnesthesiaSedationGastric emptyingRandomized controlled trialHypoglycemiaOdds ratioInternal medicineInsulinStomach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Glucagon-like peptide-1 agonist receptors (GLP-1RAs), medications used for glycemic control and weight loss, are increasing worldwide. In the perioperative period, the major concern related to GLP-1RA is gastric emptying delay and risk of aspiration. This meta-analysis and systematic review compared the risks and benefits of using GLP-1 agonist receptors and control in surgical and nonsurgical procedures under anesthesia or sedation. Methods We systematically searched MEDLINE, Embase, and Cochrane for randomized controlled trials and observational studies involving patients > 18 years undergoing elective surgeries or procedures. Outcomes of interest were pre-procedural gastrointestinal (GI) symptoms, residual gastric content assessed by endoscopy, pulmonary aspiration during anesthesia/sedation, perioperative glycemic control, postoperative inotropic support, nausea/vomiting (PONV), atrial fibrillation, and 30-day mortality rate. We used a random effects model, with odds ratio and mean difference computed for binary and continuous outcomes, respectively. Results Fourteen randomized and observational studies with 2143 adult patients undergoing elective surgeries and procedures were included. GLP-1RA resulted in increased pre-procedural GI symptoms (OR 7.66; 95% CI 3.42, 17.17; p < 0.00001; I2 = 0%) and elevated residual gastric content (OR 6.08; 95% CI 2.86, 12.94; p < 0.00001; I2 = 0%). GLP-1RA resulted in lower glycemic levels (MD − 0.73; 95% CI − 1.13, − 0.33; p = 0.0003; I2 = 90%) and lower rate of rescue insulin administration (OR 0.39; 95% CI 0.23, 0.68 p = 0.0009; I2 = 35%). There was no significant difference in rate of perioperative hypoglycemia (OR 0.60; 95% CI 0.29, 1.24; p = 0.17; I2 = 0%), hyperglycemia (OR 0.89; 95% CI 0.59, 1.34; p = 0.58; I2 = 38%), need for postoperative inotropic support (OR 0.57; 95% CI 0.33, 1.01; p = 0.05; I2 = 0%), atrial fibrillation (OR 1.02; 95% CI 0.52, 2.01; p = 0.95; I2 = 16%), rate of PONV (OR 1.35; 95% CI 0.82, 2.21; p = 0.24; I2 = 0%), and 30-day mortality rate (OR 0.54; 95% CI 0.14, 2.05; p = 0.25; I2 = 0%). Conclusion Compared to control, pre-procedural GLP-1RA increased the rate of GI symptoms and the risk of elevated residual gastric content despite adherence to fasting guidelines. GLP-1RA improved glycemic control and decreased the rate of rescue insulin administration. There was no significant difference in the rates of perioperative hypo or hyperglycemia, postoperative inotropic support, PONV, atrial fibrillation, and 30-day mortality.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,036
Bibliométrie0,0070,008
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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