Low molecular weight heparin for the treatment of retinal vein occlusion: a systematic review and meta-analysis of randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Retinal vein occlusion is a frequent cause of visual loss for which few effective therapies are available. Anticoagulation with low molecular weight heparin might be of value in its treatment. We conducted a systematic review and meta analysis of randomized trials evaluating the effect of low molecular weight heparin in patients with retinal vein occlusion. Data sources included MEDLINE, EMBASE, HealthSTAR, the Cochrane Library, Lilacs, the Investigative Ophthalmology and Visual Science database and gray literature. Main outcome was the mean difference between the visual acuity measured at baseline and at six months expressed in the logMAR scale. Secondary outcome was a composite of any adverse ocular outcome including: worsening of visual acuity, visual fields or fluorescein angiography, or development of iris neovascularization, any neovascularization or neovascular glaucoma. Subgroup analyses for branch versus central retinal vein occlusion were conducted. We identified 1,084 references of which 3 studies comparing low molecular weight heparin with aspirin (229 evaluable patients) were included. Overall, the pooled mean visual acuity difference was -0.23 logMAR (95% CI -0.38, -0.09; P=0.002) in favor of low molecular weight heparin. Low molecular weight heparin was associated with a 78% risk reduction for developing any adverse ocular outcome (pooled RR 0.22; 95% CI 0.10, 0.46; P<0.001). In subgroup analyses benefits seemed lower in branch retinal vein occlusion. No increased vitreous hemorrhages were observed. In patients with retinal vein occlusion treatment with low molecular weight heparin seems to be associated with improvement in the visual acuity and less adverse ocular outcomes. These benefits might differ in patients with central as opposed to branch retinal vein occlusion. Further studies are required to confirm these findings and clarify its benefits in specific subgroups of patients before definitive recommendations can be made.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,047 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».