Point-of-care platelet function testing for guided transfusion in neurosurgical management of intracranial hemorrhage: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Given the rising prevalence of antiplatelet therapy, rapid preoperative identification of patients with bleeding diathesis is necessary for the guidance of blood product administration. This is especially relevant in neurosurgery for intracranial hemorrhage (ICH), where indiscriminate transfusions may lead to further hemorrhagic or thromboembolic injury. Point-of-care (POC) testing of platelet function is a promising solution to this dilemma, as it has been proven effective in cardiac surgery. However, to date, POC platelet function testing in neurosurgery has not been extensively evaluated. This systematic review appraises the use of POC platelet function test (PFT) in emergency neurosurgery in terms of its impact on patient outcomes.A comprehensive search was conducted on four electronic databases (Pubmed, MEDLINE, Embase, and Cochrane) for relevant English language articles from their respective inceptions until 1 June 2022. We included all randomized controlled trials and cohort studies that met the following inclusion criteria: (i) involved adult patients undergoing neurosurgery for ICH; (ii) evaluated platelet function via POC PFT; (iii) reported a change in perioperative blood loss; and/or (iv) reported data on treatment-related adverse events and mortality. Assessment of study quality was conducted using the Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale for Cohort Studies and Case-Control Studies, and the JBI Critical Appraisal Checklist for Case Series.The search yielded 2,835 studies, of which seven observational studies comprising 849 patients met the inclusion criteria for this review. Overall, there is evidence that the use of POC PFT to assess bleeding risk reduced bleeding events, thromboembolic adverse outcomes, and the length of hospitalization. However, there is currently insufficient evidence to suggest that using POC PFT improves blood product use, functional outcomes or mortality.
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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 | 0,028 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».