Ketamine Infusion as a Single Sedative Agent for Post-Intubation Management of Critically Ill Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Combining multiple drugs for intubation raises concerns such as increased side effects, medication errors, nursing workload, and costs. Ketamine, with its anesthetic and analgesic properties, shows promise as a sedative agent for post-intubation care. This study aimed to evaluate the efficacy and safety of ketamine infusion as the sole sedative for critically ill intubated patients. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines, we conducted a systematic review by searching Ovid MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Google Scholar up to May 10, 2024. We included studies assessing ketamine use for post-intubation sedation in critically ill adults or children. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale, and meta-analysis was performed using a random-effects model. Results: The systematic review included 7 studies, with 4 studies included in the meta-analysis. There was no significant difference in mortality (OR = 1.52; 95% CI: 0.49-4.70, p = 0.46; I2 = 83%) or length of hospital stay (MD = 6.42; 95% CI: -1.42-14.26, p = 0.11; I2 = 84%) between the ketamine only and other groups. The most common adverse events in the ketamine infusion group were atrial fibrillation and agitation. Conclusion: Single-agent ketamine infusion is effective and safe for critically ill intubated patients. No significant differences were found in mortality or hospital stay between ketamine only and other groups. Atrial fibrillation and agitation were the most common adverse effects.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».