Impact of Persistent Antiphospholipid Antibodies on Risk of Incident Symptomatic Thromboembolism in Children: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to estimate the impact of antiphospholipid (aPL) antibodies on the risk of incident thromboembolism (TE; arterial and venous) in children via meta-analysis of published observational studies. A systematic search of electronic databases (Medline, EMBASE, OVID, Web of Science, The Cochrane Library) for studies published from 1966 to 2010 was conducted using keywords in combination both as MeSH terms and text words. Two authors independently screened citations and those meeting the a priori defined inclusion criteria were retained. Data on year of publication, study design, country of origin, number of patients/controls, ethnicity, TE type, and frequency of recurrence were abstracted. Heterogeneity across studies was evaluated, and summary odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using either fixed-effects or random-effects models. Of 504, 16 pediatric studies met the inclusion criteria. In total 1403 patients and 1667 population-based controls ≤18 years were enrolled. No significant heterogeneity was discerned across studies, and no publication bias was detected. Thus, data from arterial and venous TE were analyzed together. In addition, meta-regression analysis did not reveal statistically significant differences between site of TE, age at first TE, country, or publication year. A statistically significant association with a first TE was demonstrated for persistent aPL antibodies, with an overall summary ORs/CI of 5.9/3.6-9.7 (arterial 6.6/3.5-12.4; deep vein thrombosis 4.9/2.2-10.9). The present meta-analysis indicates that detection of persistent aPL is clinically meaningful in children with, or at risk for, TE and underscores the importance of pediatric thrombophilia screening programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,018 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».