Major bleeding during secondary prevention of venous thromboembolism in patients who have completed anticoagulation: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of major bleeding in patients who have completed anticoagulation therapy for unprovoked venous thromboembolism (VTE) is unknown. OBJECTIVE: To report the major bleeding and fatal bleeding rates in patients randomized to placebo or observation (i.e. no anticoagulation therapy) for the secondary prevention of recurrent VTE. PATIENTS AND METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis of the literature to summarize the rates of major bleeding and fatal bleeding in patients randomized to placebo or observation during the secondary prevention of VTE. Unrestricted searches of MEDLINE (January 1, 1950 to August 31, 2013), Embase (January 1, 1980 to August 31, 2013), and the Cochrane Register of Controlled Trials using the OVID interface were conducted. Publications from potentially relevant journals were also searched by hand. We used a random-effects model to pool study results and I(2) testing to assess for heterogeneity. RESULTS: The analysis included 11 studies and 3965 patients who were followed for a median of 24 months. The overall pooled major bleeding rate was 0.45 per 100 patient-years (95% CI 0.29-0.64, I(2) = 0%), and the overall pooled fatal bleeding rate was 0.14 per 100 patient-years (95% CI 0.057-0.26, I(2) = 0%). CONCLUSIONS: Patients not receiving anticoagulant therapy for the secondary prevention of VTE experience major bleeding events, and this may have an impact on recommendations for extended treatment in this patient population.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,006 | 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 ».