Predictors of bleeding complications following percutaneous image-guided liver biopsy: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Percutaneous tissue biopsy is a mainstay of diagnostic and interventional radiology, providing a minimally invasive method for diagnosing malignant and benign disease. The purpose of this review was to collect and summarize the best available evidence regarding the risk factors associated with bleeding complications in image-guided liver biopsy. METHODS: A literature review was performed, searching Medline, EMBASE, CINAHL, the Cochrane Library, the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) and Canadian Agency for Drugs and Technology in Health (CADTH) databases for any studies evaluating bleeding complications in image-guided liver biopsy. A total of 68 articles, published between January 1994 and April 2015, were reviewed in full, with 34 ultimately eligible for inclusion in the review. RESULTS: Bleeding of any kind occurred in up to 10.9% of image-guided liver biopsies, with major bleeding episodes ranging from 0.1% to 4.6% and minor bleeding events occurring in up to 10.9% of biopsies. The overall rate of bleeding was, however, found to be less than 2%. Several risk factors (patient, operator, and procedure-related) were identified as potentially indicative of an increased risk of post-biopsy bleeding. Patient-related risk factors included patient age (>50 years or <2 years), inpatient status (8/12 vs. 4/12, P < 0.001), comorbidities and/or concurrent diagnoses and coagulation status (rate of bleeding was 3.3% for international normalized ratio [INR] 1.2-1.5 vs. 7.1% for INR >1.5, P < 0.001). There was no consensus on impact of operator experience (>200 biopsies/year vs. <50/year) on post-biopsy bleeding rate. Procedure-related risk factors included needle size (cutting biopsy vs. fine needle aspiration, P < 0.001) and the presence of a patent track on post-biopsy ultrasound (P < 0.001). Lastly there was no difference found between targeted vs. nontargeted biopsies and number of needle passes. CONCLUSION: Reported rate of post-biopsy bleeding ranges between 0% and 10.9%, although the vast majority of studies reported bleeding rates under 2%. Several patient, operator, and procedure-related risk factors are associated with a higher risk of bleeding following liver biopsy.
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».