Effectiveness of pharmacological treatments for severe agitation in real-world emergency settings: protocol of individual-participant-data network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Severe psychomotor agitation and aggression often require immediate pharmacological intervention, but clear evidence-based recommendations for choosing among the multiple options are lacking. To address this gap, we plan a systematic review and individual-participant-data network meta-analysis to investigate their comparative effectiveness in real-world emergency settings with increased precision. Methods We will include randomized controlled trials investigating intramuscular or intravenous pharmacological interventions, as monotherapy or in combination, in adults with severe psychomotor agitation irrespective of the underlying diagnosis and requiring rapid tranquilization in general or psychiatric emergency settings. We will exclude studies before 2002, those focusing on specific reasons for agitation and placebo-controlled trials to avoid concerns related to the transitivity assumption and potential selection biases. We will search for eligible studies in BIOSIS, CENTRAL, CINAHL Plus, Embase, LILACS, MEDLINE via Ovid, PubMed, ProQuest, PsycINFO, ClinicalTrials.gov, and WHO-ICTRP. Individual-participant data will be requested from the study authors and harmonized into a uniform format, and aggregated data will also be extracted from the studies. At least two independent reviewers will conduct the study selection, data extraction, risk-of-bias assessment using RoB 2, and applicability evaluation using the RITES tool. The primary outcome will be the number of patients achieving adequate sedation within 30 min after treatment, with secondary outcomes including the need for additional interventions and adverse events, using odds ratios as the effect size. If enough individual-participant data will be collected, we will synthesize them in a network meta-regression model within a Bayesian framework, incorporating study- and participant-level characteristics to explore potential sources of heterogeneity. In cases where individual-participant data are unavailable, potential data availability bias will be explored, and models allowing for the inclusion of studies reporting only aggregated data will be considered. We will assess the confidence in the evidence using the Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) approach. Discussion This individual-participant-data network meta-analysis aims to provide a fine-tuned synthesis of the evidence on the comparative effectiveness of pharmacological interventions for severe psychomotor agitation in real-world emergency settings. The findings from this study can greatly be provided clearer evidence-based guidance on the most effective treatments. Systematic review registration PROSPERO CRD42023402365.
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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 | 0,105 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,004 |
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 ».