Venous Thromboembolism Prophylaxis in Patients Undergoing Cranial Neurosurgery: A Systematic Review and Meta-analysis
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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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».