MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4210771667 · doi:10.20473/aksona.v2i1.213

Effect of Anticoagulants or Antiplatelets Administration on Mortality Case in COVID-19 Patients with Acute Ischemic Stroke: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4210771667 sur OpenAlexaboutno aff
Galuh Anis Tasya, Farhan Haidar Fazlur Rahman, Vita Kusuma Rahmawati

Notice bibliographique

RevueAKSONA · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyStroke (engine)Mortality rateAnticoagulantInternal medicineFunnel plotCohort studyCohortMeta-analysisPublication bias

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute ischemic stroke (AIS) is a life-threatening complication of COVID-19. This study aims to compare anticoagulant or antiplatelet administration on mortality cases in patients with COVID-19 and AIS. To know the mortality rate in COVID-19 patients with AIS after anticoagulants or antiplatelets therapies. We searched PubMed, ScienceDirect, and Google Scholar for a retrospective cohort study of anticoagulant or antiplatelet effects on mortality cases in COVID-19 and AIS patients. The retrospective cohort was screened using our eligibility criteria, and quality was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. Heterogeneity was assessed using the I2 test, and publication bias was evaluated using a funnel plot. All analyses were performed using Review Manager 5.4. Seven retrospective cohort studies involving 58 patients (38 of whom received anticoagulant therapy) met the inclusion criteria. Our combined analysis showed that anticoagulation versus antiplatelet therapy in COVID-19 patients with AIS on the forest plot chart did not significantly affect mortality (OR: 0.9 95% CI 0.42-1.91 I2=0 %). The study showed no significant difference in the incidence of death between anticoagulants or antiplatelet agents to COVID-19 patients with AIS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAKSONAMême sujetLong-Term Effects of COVID-19Travaux en français237 207