Risk of Stroke in Liver Cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Liver cirrhosis can lead to abnormal coagulation, rendering patients at risk for bleeding but also thrombotic complications. We conducted a systematic review and meta-analysis to explore the epidemiology of stroke in liver cirrhosis and the potential association between them. MATERIALS AND METHODS: Studies were searched through the PubMed, EMBASE, and Cochrane Library databases. Incidence and prevalence of unspecific stroke, hemorrhagic stroke, intracranial hemorrhage, subarachnoid hemorrhage, and ischemic stroke were pooled by using a random-effect model. Meta-regression analyses were employed to explore the sources of heterogeneity. As for the cohort studies, hazard ratios (HRs) with 95% CIs were pooled to evaluate the association between liver cirrhosis and stroke. RESULTS: Twenty-seven studies with 93,191 cirrhotic patients were included, of which 23 explored the incidence and 10 explored the prevalence. The pooled incidence of unspecific stroke, hemorrhagic stroke, intracranial hemorrhage, and ischemic stroke was 4.1%, 1.3%, 2.0%, and 3.7%, respectively. The pooled prevalence of unspecific and ischemic stroke was 9.0% and 2.6%, respectively. Heterogeneity among studies was significant in most of meta-analyses. Meta-regression analyses indicated that the sample size might explain the potential source of heterogeneity (P=0.018). Liver cirrhosis significantly increased the risk of subarachnoid (HR=2.36; 95% CI, 1.80-3.09; P=0.000) and intracranial hemorrhage (HR=1.48; 95% CI, 1.06-2.05; P=0.020), but not unspecific (HR=1.02; 95% CI, 0.49-2.14; P=0.960), ischemic (HR=0.79; 95% CI, 0.46-1.35; P=0.380), or hemorrhagic stroke (HR=1.88; 95% CI, 0.52-6.81; P=0.335). CONCLUSIONS: Stroke is uncommon in cirrhotic patients. However, considering a positive relationship of liver cirrhosis with subarachnoid and intracranial hemorrhage, the prophylactic strategy may be selectively adopted in cirrhotic patients.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».