Efficacy of Corticosteroid Pretreatment in the Management of Deceased Organ Donors: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Corticosteroid pretreatment of deceased donors may improve transplant outcomes by counteracting hypothalamic-pituitary-adrenal axis dysfunction and systemic inflammation, but the evidence from randomized controlled trials (RCTs) remains inconclusive. This systematic review aims to elucidate any potential transplant outcome benefits through a meta-analysis. METHODS: A systematic review and meta-analyses were conducted following PRISMA 2020 guidelines. RCTs examining corticosteroid administration to deceased donors were identified through database searches in Ovid MEDLINE, Ovid Embase, CENTRAL, and Web of Science (Core Collection), up to March 2024. Random-effects meta-analysis and subgroup analyses were performed, with evidence quality assessed using GRADE. RESULTS: Eleven studies examining 10 RCTs (n = 687 donors; 1680 recipients) were included. Corticosteroid pretreatment showed no significant benefit for incidence of donor vasopressor use (RR 0.95, 95% CI 0.87 to 1.05), delayed recipient graft function (RR 0.91, 95% CI 0.53-1.57), recipient graft dysfunction (RR 0.95, 95% CI 0.83-1.10), recipient length of stay (MD 0.46 days, 95% CI -6.99-7.91), recipient acute graft rejection (RR 0.93, 95% CI 0.53-1.61), recipient graft survival (RR 1.03, 95% CI 0.98-1.10), and recipient mortality (RR 0.72, 95% CI 0.37-1.38). Subgroup and meta-regression analyses revealed no consistent benefits, though heterogeneity in corticosteroid regimens and donor-recipient characteristics limited interpretation. The risk of bias was high across most studies. CONCLUSIONS: Corticosteroid pretreatment demonstrates no clear benefit for deceased donor transplant outcomes. Methodological limitations and heterogeneity underscore the need for robust RCTs.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».