Thromboprophylaxis for inpatients with advanced cancer in palliative care settings: A systematic review and narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with advanced cancer have an elevated risk of venous thromboembolism. Increasingly, patients are admitted to palliative care settings for brief admissions, with greater numbers of discharges (vs deaths) reported internationally. There is limited guidance around the use of thromboprophylaxis or incidence of venous thromboembolism for these patients. AIM: The aim of this study was to review the use of thromboprophylaxis as well as incidence of venous thromboembolism and bleeding in palliative care units or residential hospices for patients with advanced cancer. DESIGN: A systematic review using Cochrane methods. DATA SOURCES: Medline, Embase and the Cochrane Library were searched up to 28 September 2018 along with a grey literature search; the reference lists of selected papers were hand-searched. Inclusion criteria were original papers assessing thromboprophylaxis use in palliative care units or residential hospices for adult inpatients with cancer. Two reviewers independently selected and appraised papers using a tool designed for disparate data. Heterogeneity in study design made a meta-analysis not possible. RESULTS: A total of 11 full-text papers (9 quantitative and 2 qualitative) and 11 abstracts were included. Thromboprophylaxis use ranged between 4% and 53%; venous thromboembolism rates between 0.5% and 20%; and bleeding incidence was between 0.01% and 9.8%. Risk assessment tools were used infrequently and adherence to international thromboprophylaxis guidelines ranged between 5% and 71%. Physician opinions differed around the use of thromboprophylaxis; patients were largely accepting of thromboprophylaxis if it was offered. CONCLUSION: There is limited evidence around the optimal use of thromboprophylaxis for patients with advanced cancer admitted to palliative care settings. Although some patients may derive benefit, further research in this area is warranted.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».