An Overview of Randomized Controlled Trials Examining Prescription and Nonprescription Pharmacological Interventions for Moderate to Severe Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To characterize randomized controlled trials (RCTs) of pharmacological interventions (prescription medications, nonprescription medications, and supplements) for the management of moderate to severe traumatic brain injury (MSTBI). Data sources: Systematic searches were conducted in MEDLINE, PubMed, Scopus, CINAHL, EMBASE, and PsycINFO for RCTs up to December 2022 inclusive in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Study selection and data extraction: Inclusion criteria were RCT study design; participants’ mean age ≥ 18 years and ≥ 50% had MSTBI; examined ≥ 1 pharmacological intervention(s), either alone or in combination with other interventions. Two independent reviewers conducted Cochrane risk of bias assessment. Data synthesis: Three hundred thirteen RCTs (1978-2022) met inclusion criteria. A total of 146 unique pharmacotherapies and supplements were studied. The most frequently studied intervention was mannitol ( n = 20 RCTs). Mean sample size was 230.4 (4-12 737) and 195 studies (62.3%) were conducted in the acute phase post-MSTBI. Four hundred thirty-five unique outcome measures (OMs) were studied; the most common OMs used were Glasgow Outcome Scale (GOS) (29.4%), mortality (25.2%), and intracranial pressure (25.2%), Glasgow Coma Scale (GCS) (19.5%), and mean arterial pressure (17.3%), and heart rate (10%). Of the included studies, only 7% ( n = 22) had low risk of bias. Conclusion: The paucity of high-quality studies, variability in RCT methodology, sample sizes, and OMs utilization, as well as the low number of RCTs conducted in the subacute- and chronic-phase after injury pose a challenge for conducting meta-analyses to provide strong recommendations for informed decision-making in clinical practice.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| 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; 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 ».