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.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».