Arterial and venous thromboembolism in COVID-19: a study-level meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The prevalence of venous thromboembolic event (VTE) and arterial thromboembolic event (ATE) thromboembolic events in patients with COVID-19 remains largely unknown. Methods In this meta-analysis, we systematically searched for observational studies describing the prevalence of VTE and ATE in COVID-19 up to 30 September 2020. Results We analysed findings from 102 studies (64 503 patients). The frequency of COVID-19-related VTE was 14.7% (95% CI 12.1% to 17.6%, I2=94%; 56 studies; 16 507 patients). The overall prevalence rates of pulmonary embolism (PE) and leg deep vein thrombosis were 7.8% (95% CI 6.2% to 9.4%, I2=94%; 66 studies; 23 117 patients) and 11.2% (95% CI 8.4% to 14.3%, I2=95%; 48 studies; 13 824 patients), respectively. Few were isolated subsegmental PE. The VTE prevalence was significantly higher in intensive care unit (ICU) (23.2%, 95% CI 17.5% to 29.6%, I2=92%, vs 9.0%, 95% CI 6.9% to 11.4%, I2=95%; pinteraction<0.0001) and in series systematically screening patients compared with series testing symptomatic patients (25.2% vs 12.7%, pinteraction=0.04). The frequency rates of overall ATE, acute coronary syndrome, stroke and other ATE were 3.9% (95% CI 2.0% to to 3.0%, I2=96%; 16 studies; 7939 patients), 1.6% (95% CI 1.0% to 2.2%, I2=93%; 27 studies; 40 597 patients) and 0.9% (95% CI 0.5% to 1.5%, I2=84%; 17 studies; 20 139 patients), respectively. Metaregression and subgroup analyses failed to explain heterogeneity of overall ATE. High heterogeneity limited the value of estimates. 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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».