Biomarkers Associated with Thrombosis in Patients with Peripherally Inserted Central Catheter: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The measurement and identification of plasma biomarkers can support the estimation of risk and diagnosis of deep vein thrombosis (DVT) associated with the use of a peripherally inserted central catheter (PICC). OBJECTIVES: This systematic review and meta-analysis aimed to identify the association between the levels of potential biomarkers that reflect the activation of the blood system, long-term vascular complications, inflammatory system, and the occurrence of PICC-related DVT. METHODS: Seven electronic databases (Embase, Web of Science, Medline, Scopus, Cinahl, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ERIC) were searched to identify literature published until December 2022. Studies were required to report: (I) adult and pediatric patients, outpatient or admitted to clinical, surgical, or ICU with PICC; (II) patients with PICC-related DVT and patients without PICC-related DVT as a comparator; and (III) at least one biomarker available. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of the studies. Study precision was evaluated by using a funnel plot for platelets level. We provided a narrative synthesis and meta-analysis of the findings on the biomarkers' outcomes of the studies. We pooled the results using random effects meta-analysis. The meta-analysis was conducted using Review Manager software v5.4. This systematic review is registered in PROSPERO (CRD42018108871). RESULTS: for heterogeneity = 0.06). CONCLUSIONS: High levels of D-dimer and platelet were associated with DVT in patients with PICC. However, biomarkers such as APTT, fibrinogen, FDP, glucose, hemoglobin, glycated hemoglobin, INR, prothrombin time, prothrombin fragment 1.2, the thrombin-antithrombin complex, and WBC were not related to the development of DVT associated with PICC.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».