Abstract 14699: Arterial and Venous Thromboembolism in Covid-19: A Study-level Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The prevalence of venous (VTE) and arterial (ATE) thromboembolic events in patients with COVID-19 remains largely unknown. Methods: In this systematic review and meta-analysis, we systematically searched Pubmed MEDLINE, Google Scholar, and Web of Science for observational studies describing the prevalence of VTE and ATE amongst patients with COVID-19 published between Jan 1, 2020 and May 20, 2020. The websites of major journals were also searched. Results: We analysed findings from 15 studies totalizing 1,755 patients, mainly in intensive care units (ICU). The weighted frequency of COVID-19-related VTE was 16.6% (95%CI 9.5-25.1%, I 2 =94%, 13 studies: 1,546 patients). The overall prevalence of PE and deep vein thrombosis (DVT) were 9.1% (95%CI 3.7-16.6%, I 2 =95%; 15 studies; 1,755 patients) and, 7.8% (95%CI 3.4-13.8%; I 2 =92%; 13 studies; 1,445 patients), respectively. Few were isolated subsegmental PE or distal DVT. The VTE prevalence was significantly higher in ICU (21.6%; 95%CI 12.6-32.2%; I2=91% versus 4.6%; 95%CI 1.0-10.7%, I 2 =87%, p interaction =0.002 in subgroup analysis). The weighted frequency of myocardial infarction/acute coronary syndrome, stroke, and other ATE (6 studies, 812 patients) was 3.2% (95%CI 2.1-4.5%, I 2 =0%), 0.7% (95%CI 0.0-2.2%, I 2 =64%), 2.0% (95%CI 1.2-3.0%, I 2 =40%), and 0.5% (95%CI 0.0-1.6%, I 2 =60%), respectively. Conclusions: Patients admitted in the ICU for severe COVID-19 had a high risk of VTE. Conversely, further studies are needed to determine the specific effects of COVID-19 on the risk of ATE or VTE in less severe forms of the disease.
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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 | 0,022 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».