The effectiveness and safety of LMWH for preventing thrombosis in patients with spinal cord injury: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unfractionated heparin (UFH) and low molecular weight heparin (LMWH) are commonly used for preventing venous thrombosis of the lower extremity in patients with traumatic spinal cord injury. Although, LMWH is the most commonly used drug, it has yet to be established whether it is more effective and safer than UFH. Further, a comparison of the effectiveness of LMWH in preventing thrombosis at different locations and different degrees of spinal cord injury has also not been clearly defined. MATERIALS AND METHODS: Cohort studies comparing the use of LMWH and UFH in the prevention of lower limb venous thrombosis in patients with spinal cord injury were identified using PubMed. The risk of bias and clinical relevance of the included studies were assessed using forest plots. The Newcastle-Ottawa quality assessment scale was used to evaluate the quality of the included studies. The main results of the study were analyzed using Review Manager 5.3. RESULTS: A total of five studies were included in this meta-analysis. Four studies compared the effectiveness and safety of LMWH and UFH in preventing thrombosis in patients with spinal cord injury. No significant differences were found between the therapeutic effects of the two drugs, and the summary RR was 1.33 (95% CI 0.42-4.16; P = 0.63). There was also no significant difference in the risk of bleeding between the two medications, and the aggregate RR was 0.78 (95% CI 0.55-1.12; P = 0.18). When comparing the efficacy of LMWH in preventing thrombosis in different segments and different degrees of spinal cord injury, no significant differences were found. CONCLUSIONS: The results of this analysis show that compared with UFH, LMWH has no obvious advantages in efficacy nor risk prevention, and there is no evident difference in the prevention of thrombosis for patients with injuries at different spinal cord segments.
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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 | 0,020 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».