L-arginine impact on inflammatory and cardiac markers in patients undergoing coronary artery bypass graft: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous studies have explored the effects of L-arginine, whether administered in the form of a supplement or through infusion during cardioplegia, on cardiac and inflammatory markers in individuals undergoing coronary artery bypass grafting (CABG). However, these studies presented contradictory findings. Consequently, the objective of this study was to investigate the impact of l-arginine on these markers by analyzing available randomized controlled trials (RCTs). METHODS: We performed an extensive search across various databases, including Embase, Medline/PubMed, Web of Science, Scopus, Cochrane Library, and Google Scholar, covering research published until December 2023. To analyze the mean changes in inflammatory and cardiac markers between the L-arginine and control groups, we calculated the weighted mean difference (WMD) along with the corresponding 95% confidence interval (CI) using a random-effects model. RESULTS: A total of 393 RCTs were identified during the initial search. After screening and selection, 7 trials were included. In a meta-analysis of three trials that reported troponin T levels, we found a significant impact of L-arginine on reducing troponin T levels (WMD = -0.61 ng/ml; 95% CI: -1.07, -0.15). Our analysis also showed that L-arginine had a noticeable impact on decreasing interleukin-6 (IL-6) levels (WMD = -7.72 pg/ml; 95% CI: -15.05, -0.39). However, we found no considerable impact of L-arginine treatment on creatine phosphokinase-MB (CPK-MB), tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), and troponin I compared to the placebo groups. CONCLUSIONS: Our findings suggest that L-arginine may benefit patients undergoing CABG, as it helps reduce inflammatory reactions and limits myocardial ischemia. This study registered in the PROSPERO database (Registration No. CRD42024508341).
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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 | 0,021 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,096 | 0,095 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».