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Enregistrement W2965689998 · doi:10.1016/s1474-4422(19)30231-5

Long-term antithrombotic therapy and risk of intracranial haemorrhage from cerebral cavernous malformations: a population-based cohort study, systematic review, and meta-analysis

2019· review· en· W2965689998 sur OpenAlexfundno aff
Susanna M. Zuurbier, Charlotte R Hickman, Christos S Tolias, Leon A. Rinkel, Rebecca Leyrer, Kelly D. Flemming, David Bervini, Giuseppe Lanzino, Robert J. Wityk, Hans‐Martin Schneble, Ulrich Sure, Rustam Al‐Shahi Salman

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Neurology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateMedical Research Council CanadaStroke AssociationScottish Government
Mots-clésAntithromboticMedicineIntracranial haemorrhageCohortTerm (time)Meta-analysisCohort studyPediatricsPopulationInternal medicineSurgeryNeurosurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundAntithrombotic (anticoagulant or antiplatelet) therapy is withheld from some patients with cerebral cavernous malformations, because of uncertainty around the safety of these drugs in such patients. We aimed to establish whether antithrombotic therapy is associated with an increased risk of intracranial haemorrhage in adults with cerebral cavernous malformations.MethodsIn this population-based, cohort study, we used data from the Scottish Audit of Intracranial Vascular Malformations, which prospectively identified individuals aged 16 years and older living in Scotland who were first diagnosed with a cerebral cavernous malformation during 1999–2003 or 2006–10. We compared the association between use of antithrombotic therapy after first presentation and the occurrence of intracranial haemorrhage or persistent or progressive focal neurological deficit due to the cerebral cavernous malformations during up to 15 years of prospective follow-up with multivariable Cox proportional hazards regression assessed in all individuals identified in the database. We also did a systematic review and meta-analysis, in which we searched Ovid MEDLINE and Embase from database inception to Feb 1, 2019, to identify comparative studies to calculate the intracranial haemorrhage incidence rate ratio according to antithrombotic therapy use. We then generated a pooled estimate using the inverse variance method and a random effects model.FindingsWe assessed 300 of 306 individuals with a cerebral cavernous malformation who were eligible for study. 61 used antithrombotic therapy (ten [16%] of 61 used anticoagulation) for a mean duration of 7·4 years (SD 5·4) during follow-up. Antithrombotic therapy use was associated with a lower risk of subsequent intracranial haemorrhage or focal neurological deficit (one [2%] of 61 vs 29 [12%] of 239, adjusted hazard ratio [HR] 0·12, 95% CI 0·02–0·88; p=0·037). In a meta-analysis of six cohort studies including 1342 patients, antithrombotic therapy use was associated with a lower risk of intracranial haemorrhage (eight [3%] of 253 vs 152 [14%] of 1089; incidence rate ratio 0·25, 95% CI 0·13–0·51; p<0·0001; I2=0%).InterpretationAntithrombotic therapy use is associated with a lower risk of intracranial haemorrhage or focal neurological deficit from cerebral cavernous malformations than avoidance of antithrombotic therapy. These findings provide reassurance about safety for clinical practice and require further investigation in a randomised controlled trial.FundingUK Medical Research Council, Chief Scientist Office of the Scottish Government, The Stroke Association, Cavernoma Alliance UK, and the Remmert Adriaan Laan Foundation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,082
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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