Efficacy and Safety of Low Molecular Weight Heparin Versus Unfractionated Heparin for Prevention of Venous Thromboembolism in Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Trauma patients are at high risk of VTE. We summarize the efficacy and safety of LMWH versus UFH for the prevention of VTE in trauma patients. METHODS: We searched 6 databases from inception through March 12, 2021. We included randomized controlled trials (RCTs) or observational studies comparing LMWH versus UFH for thromboprophylaxis in adult trauma patients. We pooled effect estimates across RCTs and observational studies separately, using random-effects model and inverse variance weighting. We assessed risk of bias using the Cochrane tool for RCTs and the Risk of Bias in Non-Randomized Studies (ROBINS)-I tool for observational studies and assessed certainty of findings using Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations methodology. RESULTS: We included 4 RCTs (879 patients) and 8 observational studies (306,747 patients). Based on pooled RCT data, compared to UFH, LMWH reduces deep vein thrombosis (RR 0.67, 95% CI 0.50 to 0.88, moderate certainty) and VTE (RR 0.68, 95% CI 0.51 to 0.90, moderate certainty). As compared to UFH, LMWH may reduce pulmonary embolism [adjusted odds ratio from pooled observational studies 0.56 (95% CI 0.50 to 0.62)] and mortality (adjusted odds ratio from pooled observational studies 0.54, 95% CI 0.45 to 0.65), though based on low certainty evidence. There was an uncertain effect on adverse events (RR from pooled RCTs 0.80, 95% CI 0.48 to 1.33, very low certainty) and heparin induced thrombocytopenia [RR from pooled RCTs 0.26 (95% CI 0.03 to 2.38, very low certainty)]. CONCLUSIONS: Among adult trauma patients, LMWH is superior to UFH for deep vein thrombosis and VTE prevention and may additionally reduce pulmonary embolism and mortality. The impact on adverse events and heparin induced thrombocytopenia is uncertain.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».