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Enregistrement W4281263643 · doi:10.1186/s13045-022-01289-1

Direct oral anticoagulant versus low molecular weight heparin for the treatment of cancer-associated venous thromboembolism: 2022 updated systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials

2022· review· en· W4281263643 sur OpenAlexaff
Corinne Frère, Dominique Farge, Deborah Schrag, Pedro Henrique Prata, Jean M. Connors

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology & Oncology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisRandomized controlled trialInternal medicineLow molecular weight heparinRelative riskHeparinCancerHematologyMajor bleedingIntensive care medicineConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International clinical practice guidelines have progressively endorsed direct oral anticoagulants (DOACs) as an alternative to low-molecular-weight heparins (LMWHs) monotherapy for the initial and long-term treatment of cancer-associated thrombosis (CAT). Several new randomized controlled trials (RCTs) have recently reported additional results on the safety and efficacy of DOACs in this setting. We performed an updated meta-analysis of all publicly available data from RCTs comparing DOACs with LMWHs for the treatment of CAT. Six RCTs enrolling 3690 patients with CAT were included. Compared with LMWHs, DOACs significantly decreased the risk of CAT recurrence (RR, 0.67; 95%CI, 0.52-0.85), with a non-significant increase in the risk of major bleeding (RR, 1.17; 95%CI, 0.82-1.67), a significant increase in the risk of clinically relevant nonmajor bleeding (RR 1.66; 95%CI, 1.31-2.09) and no difference in all-cause mortality rates. These results increase the level of certainty of available evidence supporting the use of DOACs as an effective and safe option for the treatment of CAT in selected cancer patients.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,018
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations103
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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