Venous Thromboembolism Prophylaxis in Patients Undergoing Cranial Neurosurgery: A Systematic Review and Meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomized clinical trials (RCTs) have usually supported using heparin prophylaxis against venous thromboembolism (VTE) in patients undergoing cranial neurosurgery. The tradeoff between benefit and bleeding risk, however, has not been adequately characterized. OBJECTIVE: To conduct a systematic review and meta-analysis assessing the extent to which low-dose unfractionated heparin (LDUH) or low-molecular-weight heparin (LMWH) prophylaxis reduces the rate of VTE and increases the rate of intracerebral hemorrhage (ICH) and other bleeding in patients undergoing elective cranial neurosurgery. METHODS: We selected RCTs that evaluated LDUH or LMWH prophylaxis of VTE in patients undergoing elective cranial neurosurgery. A meta-analysis assessing heparins vs no heparin (either with or without mechanical methods) was performed. RESULTS: Eight RCTs were identified. Six RCTs involving 1170 patients evaluated LDUH or LMWH vs a control group. Five of 6 trials found a significant reduction in the risk of symptomatic and asymptomatic VTE with heparin prophylaxis. The pooled risk ratio was 0.58 (95% confidence interval, 0.45-0.75). ICH was more common in those receiving heparin, but not statistically significantly. For every 1000 patients who receive heparin prophylaxis, 91 VTE events will be prevented (approximately 35 of which are proximal deep vein thrombosis or pulmonary embolism and 9 to 18 of which are symptomatic), whereas 7 ICHs and 28 more minor bleeds will occur. CONCLUSION: Heparin prophylaxis for patients undergoing elective cranial neurosurgery reduces the risk of VTE but may also increase bleeding risks with a ratio of serious or symptomatic VTE relative to serious bleeding that is only slightly favorable.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 découle