A Systematic Review of Viscoelastic Testing in Patients with Subarachnoid Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bleeding and thromboembolic complications frequently occur after subarachnoid hemorrhage (SAH) and substantially contribute to poor outcome. Viscoelastic testing could be used for detection of coagulopathies after SAH. This review summarizes literature on the usefulness of viscoelastic testing to detect coagulopathy in patients with SAH and explores whether viscoelastic parameters are associated with SAH-related complications and clinical outcome. METHODS: PubMed, Embase, and Google Scholar were systematically searched on August 18, 2022. Two authors independently selected studies that reported viscoelastic testing in patients with SAH and assessed the quality of studies using the Newcastle-Ottawa Scale or a previously reported framework for quality assessment. Data were meta-analyzed if methodologically possible. RESULTS: The search yielded 19 studies (1160 patients with SAH). Pooling of data including all relevant studies was not possible for any of the outcome measurements because of methodological differences. Thirteen of 19 studies evaluated the association of coagulation profiles and SAH, of which 11 studies showed a hypercoagulable profile. Rebleeding was associated with platelet dysfunction, deep venous thrombosis was associated with faster clot initiation, and both delayed cerebral ischemia and poor outcome were associated with increased clot strength. CONCLUSIONS: This explorative review shows that patients with SAH frequently have a hypercoagulable profile. Thromboelastography (TEG) and rotational thromboelastometry (ROTEM) parameters are associated with rebleeding, delayed cerebral ischemia, deep venous thrombosis, and poor clinical outcome after SAH; however, more research on the subject is needed. Future studies should focus on determining the optimal time frame and cutoff values for TEG or ROTEM to predict these complications.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».