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Enregistrement W4401265438 · doi:10.1186/s13643-024-02623-z

Effectiveness of pharmacological treatments for severe agitation in real-world emergency settings: protocol of individual-participant-data network meta-analysis

2024· article· en· W4401265438 sur OpenAlexaff
Spyridon Siafis, Hui Wu, Nobuyuki Nomura, Johannes Schneider‐Thoma, Irene Bighelli, Carolin Lorenz, Joseph E. Dib, Prathap Tharyan, Leonie Calver, Geoffrey K. Isbister, Esther W. Chan, Jonathan Knott, Celene Y. L. Yap, Célia Mantovani, Marc L. Martel, David Barbic, William G. Honer, Wulf‐Peter Hansen, Gisele Huf, Jacob Alexander, Nirmal S Raveendran, Evandro Silva Freire Coutinho, Josef Priller, Clive E Adams, Georgia Salanti, Stefan Leucht

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHealthcare Decision-Making and Restraints
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTechnische Universität MünchenBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésMedicineProtocol (science)Meta-analysisReal world dataMedical emergencyAlternative medicineData scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Severe psychomotor agitation and aggression often require immediate pharmacological intervention, but clear evidence-based recommendations for choosing among the multiple options are lacking. To address this gap, we plan a systematic review and individual-participant-data network meta-analysis to investigate their comparative effectiveness in real-world emergency settings with increased precision. METHODS: We will include randomized controlled trials investigating intramuscular or intravenous pharmacological interventions, as monotherapy or in combination, in adults with severe psychomotor agitation irrespective of the underlying diagnosis and requiring rapid tranquilization in general or psychiatric emergency settings. We will exclude studies before 2002, those focusing on specific reasons for agitation and placebo-controlled trials to avoid concerns related to the transitivity assumption and potential selection biases. We will search for eligible studies in BIOSIS, CENTRAL, CINAHL Plus, Embase, LILACS, MEDLINE via Ovid, PubMed, ProQuest, PsycINFO, ClinicalTrials.gov, and WHO-ICTRP. Individual-participant data will be requested from the study authors and harmonized into a uniform format, and aggregated data will also be extracted from the studies. At least two independent reviewers will conduct the study selection, data extraction, risk-of-bias assessment using RoB 2, and applicability evaluation using the RITES tool. The primary outcome will be the number of patients achieving adequate sedation within 30 min after treatment, with secondary outcomes including the need for additional interventions and adverse events, using odds ratios as the effect size. If enough individual-participant data will be collected, we will synthesize them in a network meta-regression model within a Bayesian framework, incorporating study- and participant-level characteristics to explore potential sources of heterogeneity. In cases where individual-participant data are unavailable, potential data availability bias will be explored, and models allowing for the inclusion of studies reporting only aggregated data will be considered. We will assess the confidence in the evidence using the Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) approach. DISCUSSION: This individual-participant-data network meta-analysis aims to provide a fine-tuned synthesis of the evidence on the comparative effectiveness of pharmacological interventions for severe psychomotor agitation in real-world emergency settings. The findings from this study can greatly be provided clearer evidence-based guidance on the most effective treatments. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42023402365.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analyselow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,070 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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