Direct oral anticoagulants in treatment of cerebral venous thrombosis: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Current guidelines do not recommend direct oral anticoagulants (DOACs) to treat cerebral venous thrombosis (CVT) despite their benefits over standard therapy. We performed a systematic review to summarise the published experience of DOAC therapy in CVT. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase and COCHRANE databases up to 18 November 2020. ELIGIBILITY CRITERIA: All published articles of patients with CVT treated with DOAC were included. Studies without follow-up information were excluded. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two independent reviewers screened articles and extracted data. A risk of bias analysis was performed. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Safety data included mortality, intracranial haemorrhage (ICH) or other adverse events. Efficacy data included recurrent CVT, recanalisation rates and disability by modified Rankin Scales (mRS). RESULTS: 33 studies met inclusion criteria. One randomised controlled trial, 5 observational cohorts and 27 case series or studies reported 279 patients treated with DOAC for CVT: 41% dabigatran, 47% rivaroxaban, 10% apixaban and 2% edoxaban, in addition to 315 patients treated with standard therapy. The observational cohorts showed a similar risk of death in DOAC and standard therapy arms (RR 2.12, 95% CI 0.29 to 15.59). New ICH was reported in 2 (0.7%) DOAC-treated patients and recurrent CVT occurred in 4 (1.5%). A favourable mRS between 0 and 2 was reported in 94% of DOAC-treated patients, more likely than standard therapy in observational cohorts (RR 1.13, 95% CI 1.02 to 1.25). CONCLUSION: The evidence for DOAC use in CVT is limited although suggests sufficient safety and efficacy despite variability in timing and dose of treatment. This systematic review highlights that further rigorous trials are needed to validate these findings and to determine optimal treatment regimens.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».