Pharmacological preventions and treatments for pericardial complications after open heart surgeries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pericardial complications following cardiac surgery are common and debilitating, significantly impacting patients' survival. We performed this network meta-analysis to identify the most effective and safest preventions and treatments for pericardial complications following cardiac surgery. METHODS: We systematically searched PubMed/MEDLINE, EMBASE and Cochrane CENTRAL from inception to 22 January 2024. Pairs of reviewers screened eligible studies. They included randomised controlled trials that enrolled adults undergoing major cardiac surgeries and reported postpericardiotomy syndrome, pericardial effusion and pericarditis as primary or secondary outcomes. We summarised the effects of interventions using relative risks and corresponding 95% CIs. We performed a frequentist random-effects network meta-analysis using the restricted maximum likelihood estimator. RESULTS: We included 39 trials that enrolled a total of 6419 participants. Our network meta-analysis demonstrates colchicine reduces the risk of postpericardiotomy syndrome (RR 0.53, 95% CI 0.38 to 0.73). Beta-blockers probably prevent atrial fibrillation with a large magnitude of effect (RR 0.4, 95% CI 0.20 to 0.81) and may prevent postoperative pericarditis (RR 0.66, 95% CI 0.45 to 0.97) compared with control. Fish oil (RR 0.28, 95% CI 0.09 to 0.90), non-steroidal anti-inflammatory drugs (RR 0.37, 95% CI 0.23 to 0.59) and colchicine (RR 0.37, 95% CI 0.23 to 0.59) may reduce the risk of postoperative atrial fibrillation. We found no evidence of a difference in the risk of pleural effusion, all-cause mortality, serious adverse events or postoperative ICU stay. CONCLUSIONS: The results of our study highly recommend colchicine use to reduce the risk of the postpericardiotomy syndrome and beta-blocker use to reduce postoperative atrial fibrillation. Additionally, our study suggests that further research is needed to investigate other interventions and to evaluate newly proposed interventions in large, high-quality trials, as the current evidence for some interventions is relatively weak.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».