Risk Factors for the Occurrence of Asymptomatic Brain Lesions in Patients with β-Thalassemia: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several factors, including increased platelet aggregation, decreased platelet survival, decreased antithrombotic factors cause a hypercoagulable state in thalassemia patients. This is the first meta-analysis designed to summarize the association of age, splenectomy, gender, and serum ferritin and hemoglobin levels with the occurrence of asymptomatic brain lesions in thalassemia patients using MRI. METHODS: This systematic review and meta-analysis was conducted according to the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) checklist. We searched four major databases and included eight articles for this review. The quality of the included studies was assessed based on the Newcastle-Ottawa Scale checklist. Meta-analysis was performed using STATA 13. Odds ratio (OR) and standardized mean difference (SMD) were considered as effect sizes for comparing the categorical and continuous variables, respectively. RESULTS: The pooled OR for splenectomy in patients with brain lesions compared to those without lesions was 2.25 (95% CI 1.22 - 4.17, p = 0.01). The pooled analysis for SMD of age between patients with/without brain lesions was statistically significant, 0.4 (95% CI 0.07 - 0.73, p = 0.017). The pooled OR for the occurrence of silent brain lesions was not statistically significant in males compared to females, 1.08 (95% CI 0.62 - 1.87, p = 0.784). The pooled SMD of Hb and serum ferritin in positive brain lesions compared to negatives were 0.01 (95% CI -0.28, 0.35, p = 0.939) and 0.03 (95% CI -0.28, 0.22, p = 0.817), respectively, which were not statistically significant. CONCLUSIONS: Older age and splenectomy are risk factors for developing asymptomatic brain lesions in β-thalassemia patients. Physicians should consider a careful assessment of high-risk patients for starting prophylactic treatment.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».