A Systematic Review of Thromboprophylaxis for Pelvic and Acetabular Fractures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pelvic and acetabular fractures have been identified as risk factors for deep venous thrombosis (DVT) and thromboembolic complications. A systematic review was performed to evaluate the effectiveness of thromboprophylactic strategies to prevent DVT or pulmonary embolism (PE) after pelvic or acetabular fractures. DATA SOURCES: Relevant articles were identified by searching MEDLINE, MEDLINE In Process & Other Non-indexed Citations, EMBASE, CENTRAL, and the Cochrane Database of Systematic Reviews. All languages and years indexed were searched. STUDY SELECTION: Manuscripts were included if (1) the study included an intervention or strategy aimed at preventing thromboembolic disease, (2) the subjects in the study had suffered a pelvic or acetabular fracture, and (3) the primary outcome of the study was DVT or PE. DATA EXTRACTION: The intervention, sample size, DVT, and/or PE incidence, and method of diagnosis were recorded for each study. DATA SYNTHESIS: Eleven studies with 1760 subjects were included. Included studies were grouped into 5 types of interventions: mechanical compression devices, inferior vena cava filters, low-molecular weight heparins, ultrasound screening, and magnetic resonance venography screening. Most studies were observational designs with minimal control data for comparison. Quantitative pooling was not possible based on significant study heterogeneity. CONCLUSIONS: Although several strategies have been used to prevent thromboembolism in pelvic and acetabular fracture patients, our results suggest that clinicians have limited data to guide their prophylactic decisions. Well-designed clinical trials to prevent and detect venous thromboembolism in pelvic and acetabular trauma are still needed.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».