Diese Metaanalyse basierte auf zuvor veröffentlichten klinischen Studien und betraf weder menschliche Proben, Probenentnahme noch experimentelle Interventionen, wobei eine ethische Genehmigung gemäß internationalen und nationalen ethischen Forschungsrichtlinien nicht erforderlich war. Dies ist ein vorschreibendes Metaanalyseprotokoll, das bei PROSPERO (CRD420261335583) registriert ist und vollständig den PRISMA-Berichterstattungsrichtlinien für systematische Übersichten und Metaanalysen entspricht, um die Sicherheit und Wirksamkeit von Levosimendan bei der Behandlung von Herzinsuffizienz bei Säuglingen und Kindern zu bewerten. Das Protokoll wurde am 1. September 2024 als prozeduraler Beginn eingeführt, wobei die Literaturrecherche am 6. Oktober 2024 als endgültiger Endpunkt abgeschlossen wurde und alle nachfolgenden Forschungsverfahren innerhalb des vom Protokoll festgelegten Zeitrahmens abgeschlossen wurden. Die Metaanalyse folgt vier aufeinanderfolgenden Kernschritten: Datenbanksuche, Literaturscreening und Datenextraktion, Bewertung der Studienqualität und statistische Analyse. Für statistische Analysen wurde ein standardisierter Arbeitsablauf eingeführt, wobei Rohdaten in Microsoft Excel gesammelt und Normalität getestet wurden, Heterogenitätstests und Metaanalysen in Stata durchgeführt wurden sowie Forest Plots und Publikationsbias in RevMan in dieser sequentiellen Reihenfolge bewertet wurden.
Suchkriterien
Das Studiendesign basierte auf dem Population, Intervention, Comparison, Outcome (PICO)-Rahmen, wobei die Population, die Intervention, der Vergleich, die Ergebnismaße und der Studientyp wie folgt detailliert definiert wurden. Die Studienpopulation bestand aus Patienten mit Herzinsuffizienz, darunter Neugeborene, Säuglinge und Kinder. Die gewählte Intervention war eine Levosimendan-Behandlung, die in Standarddosen oder gemäß protokollspezifischen Regimen verabreicht wurde, je nach eingeschlossenen Studien. Die Kontrollgruppen erhielten weitere positive inotrope Wirkstoffe oder ein Placebo.
Die primären und sekundären Endpunktsmaße umfassten Herzfrequenz, Blutdruck, Sauerstoffsättigung, Laktatwert, pH-Wert, Ejektionsfraktion, B-Typ-Natriuretikum-Peptid-(BNP)-Spiegel, Urinabscheidung, Krankenhausaufenthaltsdauer, Sterblichkeit und unerwünschte Ereignisse. Geeignete Studientypen waren RCTs und retrospektive Beobachtungsstudien.
Die vordefinierten Ausschlusskriterien umfassten Tierversuche und nicht-originelle Forschung, wie narrative Übersichtsarbeiten, systematische Übersichtsarbeiten, Metaanalysen und Fallberichte. Daten aus nicht-peer-reviewten Quellen ohne Volltextverfügbarkeit (z. B. Konferenzabstracts, Dissertationen) wurden ebenfalls ausgeschlossen, ebenso doppelte Publikationen mit überlappenden Daten oder identische Studienpopulationen über mehrere Artikel hinweg. Zusätzlich wurden Studien ohne spezifische Effektgrößen (z. B. gewichteter Mittelwertunterschied, standardisierte Mittelwertdifferenz, relatives Risiko) und deren entsprechende 95%-Konfidenzintervalle (95%-KI) aus der Analyse ausgeschlossen.
Suchdatenbanken
Literaturrecherchen wurden in PubMed, Web of Science, Embase und der Cochrane Library durchgeführt und deckten den Zeitraum von der Einrichtung jeder Datenbank bis zum 6. Oktober 2024 ab. Die detaillierte Suchstrategie für jede Datenbank ist in der ergänzenden Tabelle S1 dargestellt.
Datenextraktion und Qualitätsbewertungen
Zwei unabhängige Forscher überprüften die Literatur, extrahierten relevante Daten und bewerteten die methodische Qualität der eingeschlossenen Studien anhand vordefinierter Einschluss- und Ausschlusskriterien. Sollten Unstimmigkeiten auftreten, lösten die Forscher diese durch Diskussion oder durch die Konsultation eines dritten unabhängigen Forschers. Die Datenextraktion erfolgte nach einer Volltextprüfung, die folgende Informationen abdeckte: Stichprobengröße, Altersverteilung und Ergebnismaße sowohl der experimentellen (levosimendanen) als auch der Kontrollgruppe. Für kontinuierliche Variablen wurden der Mittelwert und die Standardabweichung (SD) extrahiert. Für dichotome Variablen wurde die Anzahl der Teilnehmer mit und ohne das interessierende Ergebnis erfasst.
Die methodologische Qualität der eingeschlossenen Studien wurde mit dem Cochrane Risk of Bias Tool bewertet. Dieses Tool bewertete sechs zentrale Verzerrungsbereiche, darunter Verzerrung durch zufällige Sequenzgenerierung, Verzerrung durch Allokationsverschleierung, Verzerrung durch Blindierung von Teilnehmern, Forschern und Ergebnisbewertern, Verzerrung aufgrund unvollständiger Ergebnisdaten, Verzerrung durch selektive Ergebnisberichterstattung und weitere potenzielle Verzerrungsquellen. Basierend auf den Bewertungsergebnissen wurden die Studien in drei Stufen des Verzerrungsrisikos eingeteilt: niedriges Risiko (alle sechs Bereiche erfüllten die relevanten Niedrig-Bias-Kriterien), mittleres Risiko (partielle Domänen erfüllten die entsprechenden Low-Bias-Kriterien) und hohes Risiko (Schlüsseldomänen erfüllten die entsprechenden Low-Bias-Kriterien). Studien, die als hohes Risiko für Bias bewertet wurden, wurden aus der vorliegenden Analyse ausgeschlossen.
Statistische Analyse
Meta-Analysen wurden mit der Software Stata und RevMan durchgeführt. Für kontinuierliche Variablen wurden Mittelwert und SD jeder Gruppe direkt extrahiert. Wenn Daten als Median- und Interquartilbereich angegeben wurden, wurden sie vor der Analyse mit validierten rechnerischen Methoden in Mittelwert und SD umgewandelt. Für dichotome Variablen wurden die Anzahl der Teilnehmer mit und ohne das interessierende Ergebnis in jeder Gruppe extrahiert; war eine Zellfrequenz null, wurde vor der statistischen Analyse eine Arcsinus-(inverse Sehnen-)Transformation angewendet, um die Null-Zellfrequenzen zu korrigieren.
Die statistische Heterogenität zwischen den eingeschlossenen Studien wurde mit dem Cochran-Q-Test und derI2-Statistik bewertet. Die statistische Heterogenität wurde als moderat (I2 < 50 %) oder hoch (I2 ≥ 50 %) kategorisiert, wobei der P-Wert des Cochran-Q-Tests für die komplementäre Bewertung verwendet wurde. Ein Fixed-Effects-Modell wurde verwendet, wenn keine signifikante statistische Heterogenität festgestellt wurde; ansonsten wurde ein Random-Effects-Modell verwendet. Der Publikationsbias wurde mittels Egger-Test und Begg-Test bewertet. Wenn signifikanter Publikations-Bias festgestellt wurde, wurde die Trim-and-Fill-Methode angewandt, um deren potenzielle Auswirkungen auf die Meta-Analyse-Ergebnisse zu quantifizieren.