All Cause Mortality and Causes of Death in People with Hemophilia: A Systematic Review and Meta Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: There have been many improvements in hemophilia treatment over the last 30 years. Complications and resulting causes of death will be impacted by these changes. We aimed to conduct a systematic review and meta-analysis on all cause mortality and causes of death among people with hemophilia. Methods: Using a predefined search strategy, we systematically searched EMBASE, MEDLINE, Web of Science, CINAHL, Cochrane central register of controlled trials and Google Scholar from inception through November 6, 2019. Studies that reported standardized mortality ratio (SMR) of hemophilia patients compared with the general population and/or reported causes of death were included. Random-effects meta-analysis with inverse variance method was used to obtain pooled estimates. We further stratified the analysis by the year of cohort entry (before 2000 vs after 2000). Results: Of the 4072 studies identified , 16 studies from 10 different countries met the eligibility criteria. The pooled SMR for all-cause mortality among people with hemophilia, compared with the general population was 1.93 (95% CI 1.38-2·70; I²=97%) (Figure: 1). The pooled SMR before and after the year 2000 were 2.40 (95% CI 1.92-3·00; I²=87%) and 1.20 (95% CI 1.03-1·40; I²=62%) respectively. Causes of mortality were extracted for 5808 deaths. Before the year 2000, 34% deaths occurred due to AIDS followed by hemorrhage (28%) cardiovascular disease (20%) , liver disease (11%) and cancer (9%) (Table: 1). Fewer (18%) deaths were attributable to AIDS after the year 2000 without any notable difference due to other causes. Conclusion: : With advancement of treatments, mortality in hemophilia patients have declined over the last few decades. Particularly, effective prevention and treatment of HIV has made an impact. However, hemorrhage and cardiovascular disease still rank as leading causes of death. Disclosures Wu: Servier: Other: advisory board; BMS-pfizer: Honoraria, Other: advisory board; leo pharma: Other: advisory board; Pfizer: Honoraria. Sun:Octapharma: Research Funding; Sanofi: Other: Advisory board; Pfizer: Other: Advisory board; Octapharma: Other: Advisory board; Novo Nordisk: Other: Advisory board.
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 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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».