The Impact of Deep Vein Thrombosis on Outcomes in Critically Ill Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The clinical consequences of Deep Vein Thrombosis (DVT) have the potential to be serious yet are frequently unrecognized in the Intensive Care Unit (ICU). We hypothesized that both undetected and clinically evident VTE would affect the prognosis of critically ill patients Purpose: To systematically review whether a diagnosis of DVT in critically ill patients affects clinically important outcomes including length of stay, duration of mechanical ventilation and mortality. Material and Methods: Data sources used were the MEDLINE, EMBASE and PUBMED databases. Studies selected evaluated one or more of the following outcomes: duration of patient stay in hospital and in ICU, hospital and ICU mortality, and duration of mechanical ventilation. Two investigators independently extracted and reviewed data from each study; including study and patient characteristics and outcomes. Statistical heterogeneity was evaluated using the I2 statistic; Cohen’s Kappa for inter-rater agreement was used to assess inter-rater reliability. Data was pooled using the Mantel-Haenszel method and a random effects model using Review Manager. Results: Five studies were included in the systematic review. Patients diagnosed with DVT compared to those without DVT had increased ICU and hospital stay (7.3 days (95% confidence interval [CI] 1.4 to 13.2; P= 0.02) and 16.5 days (95% CI 1.51 to 30.59; P= 0.03), respectively. Duration of mechanical ventilation was increased by 3.41 days (95 % CI −1.12 to 7.94; P=0.14). Patients diagnosed with DVT also had increased relative risk (RR) for ICU mortality of 9.19 (95% CI 1.07 to 78.65, P=0.04) and a trend towards increased hospital mortality (RR 14.32 [95% CI 0.59 to 347.96, P = 0.10]). Conclusions: A diagnosis of DVT upon ICU admission appears to affect clinically important outcomes including length of ICU and hospital stay and ICU mortality. Further research involving larger prospective study designs are warranted. Outcomes Study Duration of mechanical ventilation in days (DVT/NO DVT) Hospitalization length In days (DVT/NO DVT) ICU Stay In days (DVT/NO DVT) Hospital mortality rate (DVT/NO DVT) n (%) ICU mortality rate (DVT, n/NO DVT, n) Legend PEPP: positive end-expiratory pressur * IQR ** median “ [95%CI]) ^ Necessity for ventilation measured by PEEP ≥10: DVT/no DVT: 11 (42%)/37 (21%) Ibrahim 2002 18.9±19.7/14.6±12.9M p=0.310 31.4±21.7/27.5± 18.2 p=0.375 18.6±14.6/15.9±1.04 p=0.388 8.9 (34.6%)/26.8(32.1) p=0.815 n/a Velmahos 1998 Not given. ^ 49±32/31±24, p=< 0.05 34±31/19±18, p=<0.05 n/a 31%,8.06/18%,31.2 Major 2003 n/a n/a n/a n/a 17%, 2/2%, 15 p=0.03 Patel 2005 n/a 26** (14,49)*/− 6** (3,15)*/− 70** (28.5%) [22.8–34.1])″/− 16.7%,41 [12.0- 21.3]″/− Cook 2005 9** (4,25)*/6 (3,13)* p=0.03 51** (24,73)*/23 ** (12,47)* p=<0.001 17.5** (8.5, 30.5)*/9** (5,17)* 17 (53.1%)/85 (37.4%) p=0.04 -, 8 **/−, 62** p=0.78
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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».