Tranexamic acid for prevention of bleeding in cesarean delivery: An overview of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bleeding is the leading cause of maternal mortality in the world. Tranexamic acid reduces bleeding in trauma and surgery. Several systematic reviews of randomized trials have investigated tranexamic acid in the prevention of bleeding in cesarean delivery. However, the conclusions from systematic reviews are conflicting. This overview aims to summarize the evidence and explore the reasons for conflicting conclusions across the systematic reviews. METHODS: A comprehensive literature search of Medline, Embase, and Cochrane Database of Systematic Reviews was conducted from inception to April 2021. Screening, data extraction, and quality assessments were performed by two independent reviewers. A Measurement Tool to Assess Reviews 2 and the Risk of Bias Assessment Tool for Systematic Reviews were used for study appraisal. A qualitative synthesis of evidence is presented. RESULTS: In all, 14 systematic reviews were included in our analysis. Across these reviews, there were 32 relevant randomized trials. A modest reduction in blood transfusions and bleeding outcomes was found by most systematic reviews. Overall confidence in results varied from low to critically low. All of the included systematic reviews were at high risk of bias. Quality of evidence from randomized trials was uncertain. CONCLUSIONS: Systematic reviews investigating prophylactic tranexamic acid in cesarean delivery are heterogeneous in terms of methodological and reporting quality. Tranexamic acid may reduce blood transfusion and bleeding outcomes, but rigorous well-designed research is needed due to the limitations of the included studies. Data on safety and adverse effects are insufficient to draw conclusions.
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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 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».