Thromboelastography and rotational thromboelastometry for the surgical intensivist: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Viscoelastic tests (VETs), specifically thromboelastography (TEG) and rotational thromboelastometry (ROTEM), are gaining popularity in the management of critically ill surgical patients with hemorrhage or thrombosis due to their comprehensive characterization of the coagulation process and point-of-care availability in comparison to conventional coagulation tests (CCTs). We review current evidence for VET use in patients in the surgical intensive care unit (SICU). METHODS: We searched PUBMED, EMBASE and the Cochrane Library through May 30, 2018 for articles that evaluated the use of VETs in patient populations and clinical scenarios germane to the surgical intensivist. Individual articles were critically evaluated for relevance and appropriate methodology using a structured technique. Information on patient characteristics, timing and methods of CCTs/VETs, and outcomes was collected and summarized in narrative form. RESULTS: Of 2,589 identified articles, 36 were included. Five (14%) were interventional studies and 31 (86%) were observational. Twenty-five (69%) evaluated TEG, 11 (31%) ROTEM and 18 (50%) CCTs. Investigated outcomes included quantitative blood loss (13 (36%)), blood product transfusion (9 (25%)), thromboembolic events (9 (25%)) and mortality (6 (17%)). We identified 12 clinical scenarios with sufficient available evidence, much of which was of limited quantity and poor methodological quality. Nonetheless, research supports the use of VETs for guiding early blood product administration in severe traumatic hemorrhage and for the prediction of abstract excess bleeding following routine cardiac surgery. In contrast, evidence suggests VET-based heparin dosing strategies for venous thromboembolism prophylaxis are not superior to standard dosing in SICU patients. CONCLUSION: While VETs have the potential to impact the care of critically ill surgical patients in many ways, current evidence for their use is limited, mainly because of poor methodological quality of most available studies. Further high-quality research, including several ongoing randomized controlled trials, is needed to elucidate the role of TEG/ROTEM in the SICU population. LEVEL OF EVIDENCE: Systematic review, level IV.
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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 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».