Thrombolytics for venous thromboembolic events: a systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Thrombolytic therapy might reduce venous thromboembolism-related mortality and morbidity, but it could also increase the risk of major bleeding. We systematically reviewed the literature to evaluate the effectiveness and safety of thrombolytics in patients with pulmonary embolism (PE) and/or deep venous thrombosis (DVT). We searched Medline, Embase, and Cochrane databases for relevant randomized controlled trials up to February 2019. Multiple investigators independently screened and collected data. We included 45 studies (4740 participants). Pooled estimates of PE studies indicate probable reduction in mortality with thrombolysis (risk ratio [RR], 0.61; 95% confidence interval [CI], 0.40-0.94) (moderate certainty) and possible reduction in nonfatal PE recurrence (RR, 0.56; 95% CI, 0.35-0.89) (low certainty). Pooled estimates of DVT studies indicate the possible absence of effects on mortality (RR, 0.77; 95% CI, 0.26-2.28) (low certainty) and recurrent DVT (RR, 0.99; 95% CI, 0.56-1.76) (low certainty), but possible reduction in postthrombotic syndrome (PTS) with thrombolytics (RR, 0.70; 95% CI, 0.59-0.83) (low certainty). Pooled estimates of the complete body of evidence indicate increases in major bleeding (RR, 1.89; 95% CI, 1.46-2.46) (high certainty) and a probable increase in intracranial bleeding (RR, 3.17; 95% CI 1.19-8.41) (moderate certainty) with thrombolytics. Our findings indicate that thrombolytics probably reduce mortality in patients with submassive- or intermediate-risk PE and may reduce PTS in patients with proximal DVT at the expense of a significant increase in major bleeding. Because the balance between benefits and harms is profoundly influenced by the baseline risks of critical outcomes, stakeholders involved in decision making would need to weigh these effects to define which clinical scenarios merit the use of thrombolytics.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».