Serotonergic antidepressants and perioperative bleeding risk: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Serotonergic antidepressants (SAds) are known to increase bleeding events, with a number of recent studies investigating this risk in surgical settings. Our main objective was to synthesize the current evidence to evaluate the clinical importance of SAd-related bleeding risk in the perioperative period. METHODS: A systematic review of MEDLINE, Embase and PsychINFO until November 2013 was conducted in compliance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement. We examined the risk of perioperative bleeding adverse events in SAd users in comparison to controls. RESULTS: A total of 13 relevant studies were identified across a broad variety of surgical procedures. SAds were associated with an increased risk of perioperative bleeding (odds ratios [ORs] = 1.21 - 4.14) and blood transfusions (ORs = 0.93 - 3.71). CONCLUSIONS: SAds are associated with increased perioperative bleeding events, particularly abnormal bleeding and blood transfusions. From a clinical perspective, the potential bleeding risks of SAds in surgical settings need to be carefully weighed against their psychiatric benefits. Future research will need to investigate potential strategies to mitigate SAd-related bleeding risk in the surgical context.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».