Incidence of delayed venous thromboembolic events in patients undergoing abdominal and pelvic surgery for cancer: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Incidence of venous thromboembolism (VTE) following discharge for abdominal cancer surgery is uncertain. Methods We searched MEDLINE and Embase for studies evaluating the incidence of VTE at 3 months from surgery. Studies indicating use of post‐hospital VTE prophylaxis were excluded. Two independent reviewers performed study selection, data abstraction and risk of bias. Random‐effects model was used to estimate pooled incidence, and weights were estimated using inverse variance method. Statistical heterogeneity was explored via subgroup analysis. Results Of 4215 abstracts retrieved, 11 reported the incidence of VTE at 3 months. There were three randomized trials ( n = 520), one prospective cohort study ( n = 284) and seven retrospective cohort studies ( n = 65 308). VTE incidence among prospective studies was 9.6% (95% confidence interval (CI) 2.9–16.4), while for retrospective studies was 2.2% (95% CI 1.4–3.0). Heterogeneity was high ( I 2 = 92% and 81%, respectively). The incidence of symptomatic VTE was 1.3% (95% CI 0.4–2.3) for prospective studies. VTE was diagnosed by screening venography in most of the prospective studies, whereas retrospective studies did not use a screening method. Subgroup analysis based on the type of organ surgery performed explained the heterogeneity. Conclusions VTE incidence following abdominal cancer surgery varies greatly depending on the study type, with differences largely explained by the method of assessment of VTE. The fact that VTE incidence among retrospective studies was closer to the incidence of symptomatic events (non‐screen detected) in the prospective studies, suggests that the screened events were mostly asymptomatic and their clinical significance is unclear.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».