Effectiveness of Anti-Inflammatory Agents to Prevent Atrial Fibrillation After Cardiac Surgery: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Preventing postoperative atrial fibrillation (POAF) as one of the most significant complications of cardiovascular surgeries remains a major clinical challenge. We conducted a systematic review with network meta-analysis of randomized controlled trials, to identify the most effective and safe anti-inflammatory drugs to prevent new-onset POAF. Methods: MEDLINE, Embase, Web of Science, and Cochrane Library were searched without language or publication-date restriction on August 8, 2022 (updated on August 8, 2023). We assessed the risk of bias of included trials using the Cochrane risk-of-bias 2.0 tool. We conducted a frequentist random-effects network meta-analysis in R, and we assessed the certainty of evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) approach. Results: A total of 85 trials reported the incidence of new-onset POAF, including 18,981 patients. Use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (relative risk [RR] 0.37 [95% confidence interval [CI] 0.23-0.59]) and statins (RR 0.56 [95% CI 0.45-0.7]) potentially reduced the risk of POAF compared with placebo (both with a moderate certainty level). Use of fish oil in combination with vitamins C and E (RR 0.30 [95% CI 0.13-0.68]) may reduce the risk of POAF, compared with placebo (low level of certainty). Use of colchicine (RR 0.62 [95% CI 0.45- 0.85]), corticosteroids (RR 0.70 [95% CI 0.59-0.82]), and N-acetylcysteine (RR 0.69 [95% CI 0.49- 0.98]) may reduce the risk of POAF (all with a low level of certainty). None of the interventions had a significant effect on mortality rate or risk of serious adverse effects. Conclusions: Use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs and statins probably are effective in preventing new-onset POAF, with a moderate level of certainty, compared to placebo.
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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 | 0,023 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».