Risk of intracranial bleeding in patients with primary brain cancer receiving therapeutic anticoagulation for venous thromboembolism: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Venous thromboembolism (VTE) is common in glioma patients. Also, spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) is frequently observed in subjects with primary brain tumors. Thus, the management of anticoagulant therapy for VTE is challenging and controversial in these patients. We performed a meta‐analysis to clarify the risk of ICH in glioma patients treated with anticoagulant therapy for VTE compared to glioma patients without VTE. Materials and Methods A systematic search of the literature was conducted using PubMed, Scopus, and EMBASE databases between January 1980 and January 2019 without language restrictions. Summary statistics for ICH were obtained by calculating the odds ratio (OR) using a random effects model, and heterogeneity across studies was estimated by the I 2 statistic. The Newcastle–Ottawa Scale was used to evaluate the quality of studies. Results A total of 368 studies were initially identified. Of these, 346 were excluded after title review. The remaining 22 studies were reviewed in detail. According to the PICO criteria, 15 studies were excluded. Finally, 7 studies were included in the meta‐analysis. The OR for ICH in glioma patients receiving therapeutic anticoagulation for VTE versus those who did not receive anticoagulation was 3.66 (95% confidence interval [CI], 1.84–7.29; I 2 = 31%). Conclusions This meta‐analysis demonstrates that anticoagulation for VTE increases the risk of ICH in subjects with malignant brain tumors. Future studies are warranted to fully understand the best medical treatment of VTE in glioma 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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».