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Enregistrement W4212790581 · doi:10.1093/jcag/gwab049.150

A151 RISK FACTORS FOR VENOUS THROMBOEMBOLISM AFTER HOSPITAL DISCHARGE IN PATIENTS WITH INFLAMMATORY BOWEL DISEASE: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS

2022· review· en· W4212790581 sur OpenAlexaff
M Gozdzik, Dana Unninayar, D. R. Sarker, Kevin Chin Koon Siw, Jeffrey D. McCurdy

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisObservational studyOdds ratioConfidence intervalInternal medicinePopulationInflammatory bowel diseaseAbsolute risk reductionHazard ratioSystematic reviewMEDLINERisk factorDiseasePediatricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic inflammatory condition which is independently associated with venous thromboembolism (VTE). Although the absolute risk of VTE is greatest during hospitalization, the risk remains elevated in the early post-discharge period. The risk factors for VTE during this vulnerable period remain unknown. Aims We performed a systematic review and meta-analysis to determine risk factors for VTE in the post discharge period among adult patients with IBD. Methods We performed a systematic search of Embase, MEDLINE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials from inception through April 29, 2021 for publications that reported risk factors for VTE during the post-discharge period among patients with IBD. Study eligibility was assessed independently in duplicate without age or language restriction. We defined the post-discharge period as within 6 months of discharge. Pooled summary estimates of adjusted hazard/odds ratios, when available, were calculated for individual risk factors using random effects model with 95% confidence intervals. The analysis was performed when a minimum of three studies were available for a given risk factor. Heterogeneity was assessed using I2 statistic. Study quality was assessed using an adapted version of the National Institute of Health criteria. Results We identified 10 studies from a total of 4339 abstracts that met our inclusion criteria: 8 population-based studies, 1 multicenter observational study and 1 single center observational study. Risk factors for post-discharge VTE were assessed at 6 weeks in 1 study, 1 month in 5 studies, 3 months in 2 studies, and 6 months in 2 studies. The variables assessed in our meta-analysis are reported in Table 1. Exposure to corticosteroid (odds ratio [OR], 1.77; 95% CI, 1.53–2.06) but not biologics (OR, 1.21; 95% CI 0.80–1.82) was associated with an increased risk of VTE. Furthermore, greater length of stay (OR 1.49; 95% CI, 1.01–2.20), ulcerative colitis (OR 1.41; 95% CI, 1.19–1.66), history of malignancy (OR 1.35; 95% CI, 1.12–1.62), and surgery during admission (OR 1.26; 95% CI, 1.12–1.42) but not female sex (OR 0.98; 95% CI, 0.88–1.10) or surgery type (OR 1.09; 95% CI, 0.75–1.57) were associated with increased risk of VTE after discharge. Overall, the study quality was rated as fair. Conclusions In our meta-analysis, which consisted of moderate quality of evidence, we identified multiple risk factors associated with VTE in the post-discharge period. This work will help inform which factors should be considered for developing point of care clinical predictive models to help guide when extended VTE prophylaxis is required. Funding Agencies None

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,040
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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