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Enregistrement W4210289314 · doi:10.1007/s00167-021-06857-5

Thromboprophylaxis after knee arthroscopy does not decrease the risk of deep vein thrombosis: a network meta‐analysis

2022· review· en· W4210289314 sur OpenAlexaff
Darius L. Lameire, Hassaan Abdel Khalik, Mark Phillips, Austin E MacDonald, Laura Banfield, Darren de, Olufemi R. Ayeni, Devin Peterson

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesImpactMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRivaroxabanDeep veinPulmonary embolismThrombosisLow molecular weight heparinPlaceboSurgeryAdverse effectIncidence (geometry)Meta-analysisRandomized controlled trialVenous thrombosisPost-thrombotic syndromeInternal medicineWarfarin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The primary aim of this network meta-analysis (NMA) is to compare the incidence of venous thromboembolisms (VTE) and bleeding risk following the use of pharmacological and non-pharmacological thromboprophylaxis for arthroscopic knee surgery (AKS). This study assumed the null hypothesis which was that there will be no difference in the incidence of VTE and bleeding risk when comparing no treatment, pharmacological treatment, and non-pharmacological treatment for preventing VTE events following AKS. METHODS: A systematic electronic search of CENTRAL, Medline, Embase, and ClinicalTrials.gov was carried out. All English language prospective randomized clinical trials published from date of database inception to November 21, 2021 were eligible for inclusion. All papers addressing arthroscopic knee surgery were eligible for inclusion regardless of timing of surgery, operation, surgical technique, or rehabilitation. Multiple random effects NMAs were conducted to compare all treatments for each outcome. The primary outcome was the incidence of pulmonary embolism (PE) and secondary outcomes consisted of overall deep vein thrombosis (DVT), symptomatic DVT, asymptomatic DVT, and all-cause mortality. Adverse outcomes consisted of major and minor bleeding, as well as adverse events. RESULTS: A total of nine studies with 4526 patients were included for analysis. There were 1054 patients in the no treatment/placebo group (NT/Placebo), 1646 patients in the graduated compression stockings, 810 patients in the extended-duration (> 10 days) low molecular weight heparin (Ext-LMWH) group, 650 patients in the short-duration (< 10 days) LMWH group (Short-LMWH), and 356 patients in the rivaroxaban group. GCS, Ext-LMWH, Short-LMWH and rivaroxaban all demonstrated low risks of PE, symptomatic DVT, asymptomatic DVT, combined DVT and all-cause mortality. Similarly, all interventions demonstrated a low risk of major bleeding. CONCLUSION: There is no significant difference in the risk reduction of PEs, symptomatic DVTs, major/minor bleeding, and/or all-cause mortality when using LWMH (including short or extended regimens), rivaroxaban, graduated compression stockings or no treatment following arthroscopic knee surgery. Future primary research on the efficacy of thromboprophylaxis following arthroscopic knee surgery should stratify outcomes based on key patient (i.e., age, sex, comorbidities) and surgical (i.e., major vs. minor surgery) characteristics and should include acetylsalicylic acid as an intervention. LEVEL OF EVIDENCE: I, network meta-analysis of Level I studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,047
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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