Meta-analysis of risk factors for puncture site bleeding after transfemoral artery puncture intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To identify the risk factors of bleeding at the puncture site after femoral artery puncture intervention by Meta-analysis, and to provide a basis for postoperative evaluation and prevention of bleeding at the puncture site. Methods China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang, VIP, China Biomedical Literature Service (CBM), PubMed, Medline, The Cochrane Library, EMbase and Web of Science were searched from the establishment of the database to October 10, 2022 Observational studies, including cross-sectional studies, case-control studies, and cohort studies, on risk factors for bleeding at the puncture site after transfemoral artery puncture intervention in the Science database. Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to evaluate the quality of the included studies. Finally, RevMan5.3 software was used for meta-analysis of the literature data. Results Eight articles (total sample size 35250 cases) were included, including 1410 patients in postoperative bleeding group and 33840 patients in non-bleeding group. The influencing factors with statistically significant differences by meta-analysis are as follows: Elderly (OR=2.71, 95%CI = 2.17-3.38), female (R=4.26, 95%CI = 1.08-16.89), hypertension (OR=2.48, 95%CI = 1.69-3.63), obesity (OR=2.33, 95%CI = 1.59-3.42), Thrombolytic agents, anticoagulants, OR platelet antagonists were used (OR=2.95, 95%CI = 2.24-3.89), and manual compression was used (OR=6.78, 95%CI = 1.34-34.43). Conclusions The evidence shows that advanced age, female, hypertension, obesity, the use of thrombolytic agents/anticoagulants/platelet antagonists and manual compression are the risk factors of bleeding at the puncture site after femoral artery puncture intervention, which can provide a reference for the risk assessment of bleeding after clinical surgery and the development of preventive measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».