Venous Thromboembolism in Lower Extremity Amputees: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Patients undergoing lower extremity amputation (LEA) are at risk of developing deep venous thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE), but no generally accepted prevention guidelines exist. This systematic review aimed at understanding the incidence of VTE with or without thromboprophylaxis in adult patients with major lower extremity amputation (LEA). Primary outcomes were onset of DVT, PE, or mortality. Secondary outcomes were any major adverse events due to treatment. We searched English language full-text papers in multiple databases using keywords, including amputation/adverse effects, amputation/complications, venous thromboembolism, deep vein thrombosis, and pulmonary embolism. Twenty-eight studies providing observations for 4,841 patients were selected. The fatal PE risk was 2.6% without prophylaxis and significantly decreased to a non-zero residual risk of 0.9% with VTE prophylaxis. Above-knee amputees were at greatest risk of VTE and subsequent complications. The risk was not confined to the amputated stump and can involve the contralateral limb. The role of compression ultrasonography screening in asymptomatic patients remains controversial in various populations at risk for VTE. All patients undergoing major LEA should be considered at high risk for the development of VTE, even after discharge from hospital. We recommend prophylactic anticoagulation (if not contraindicated) and clinical surveillance in all patients undergoing LEA and further studies to determine the optimal prophylactic strategy. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».