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Enregistrement W3098864678 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.14699

Abstract 14699: Arterial and Venous Thromboembolism in Covid-19: A Study-level Meta-analysis

2020· article· en· W3098864678 sur OpenAlexaff
Vicky Mai, Kim Boun Tan, Sabine Mainbourg, Arnaud Frigerri, Laurent Bertoletti, Marion Douplat, Yesim Dargaud, C. Grangé, Steeve Provencher, Jean‐Christophe Lega

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineDeep veinThrombosisVenous thrombosisVenous thromboembolismStroke (engine)Myocardial infarctionObservational studySubgroup analysisCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Web of sciencePulmonary embolismDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,053
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,316
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,151 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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