Gynecologic and obstetric management of women with von Willebrand disease: summary of 3 systematic reviews of the literature
Notice bibliographique
Résumé
von Willebrand disease (VWD) disproportionately affects women because of the potential for heavy menstrual bleeding (HMB), delivery complications, and postpartum hemorrhage (PPH). To systematically synthesize the evidence regarding first-line management of HMB, treatment of women requiring or desiring neuraxial analgesia, and management of PPH. We searched Medline and EMBASE through October 2019 for randomized trials, comparative observational studies, and case series comparing the effects of desmopressin, hormonal therapy, and tranexamic acid (TxA) on HMB; comparing different von Willebrand factor (VWF) levels in women with VWD who were undergoing labor and receiving neuraxial anesthesia; and measuring the effects of TxA on PPH. We conducted duplicate study selection, data abstraction, and appraisal of risk of bias. Whenever possible, we conducted meta-analyses. We assessed the quality of the evidence using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) approach. We included 1 randomized trial, 3 comparative observational studies, and 10 case series. Moderate-certainty evidence showed that desmopressin resulted in a smaller reduction of menstrual blood loss (difference in mean change from baseline, 41.6 [95% confidence interval, 16.6-63.6] points in a pictorial blood assessment chart score) as compared with TxA. There was very-low-certainty evidence about how first-line treatments compare against each other, the effects of different VWF levels in women receiving neuraxial anesthesia, and the effects of postpartum administration of TxA. Most of the evidence relevant to the gynecologic and obstetric management of women with VWD addressed by most guidelines is very low quality. Future studies that address research priorities will be key when updating such guidelines.
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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 ».