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Enregistrement W4389221127 · doi:10.1182/blood-2023-188500

Cryoprecipitate-Poor Plasma Instead of Fresh Frozen Plasma As Replacement Therapy in Thrombotic Thrombocytopenic Purpura: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4389221127 sur OpenAlexaff
Marcela Mafra, M. Mora, Amanda Godoi, Andrés Valenzuela

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueComplement system in diseases
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombotic thrombocytopenic purpuraCryoprecipitateFresh frozen plasmaThrombotic microangiopathyInternal medicineMeta-analysisOdds ratioRandomized controlled trialConfidence intervalVon Willebrand factorSurgeryPlateletDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) is a life-threatening condition characterized by the presence of small-vessel thrombi enriched with platelets, leading to thrombocytopenia, thrombotic microangiopathy (TMA), and on occasion, resulting in end-organ damage. The standard therapeutic plasma exchange (TPE) approach, initiated after suspicion of TTP, is done with fresh frozen plasma (FFP). Yet, the use of cryoprecipitate-poor plasma (CPP) has been suggested as alternative in recent decades given its absence of von Willebrand factor, which would benefit the pathophysiology of TTP. However, its efficacy over FFP remains unclear. Therefore, we aimed to conduct a meta-analysis to compare the safety and efficacy of CPP versus FFP in patients with TTP. Methods: We systematically searched PubMed, Cochrane Central and Embase for clinical studies published up to June 2023, comparing CPP to FFP as replacement fluids in TPP or TMA patients. Outcomes assessed were overall mortality, relapse rate, response to treatment and number of TPE sessions. We pooled outcomes as odds ratios (OR) and mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI). We also performed a subgroup analysis with randomized controlled trials (RCTs). Statistical analysis was performed with Review Manager version 5.4.1. Heterogeneity was assessed with I 2 statistics. The protocol was registered in PROSPERO (ID: CRD42023440665). Results: A total of eight articles met inclusion criteria, of which three were RCTs. The combined dataset involved 290 patients, of which 144 (49.7%) were in CPP group and 146 (50.3%) in the FFP group. CPP significantly reduced overall mortality compared to FFP (OR 0.27; 95% CI 0.13-0.59; p=0.001; I 2=0%; Figure 1A). However, our subgroup analysis of RCTs showed no significant difference in overall mortality between groups (OR 0.49; 95% CI 0.13-1.84; p=0.29; I 2=0%; Figure 1B). Additionally, there were no significant differences between groups regarding relapses (OR 0.81; 95% CI 0.37-1.77; p=0.60; I 2=0%; Figure 1C), response to treatment (OR 2.20; 95% CI 0.69-7.07; p=0.18; I 2=44%; Figure 1D) or number of TPE sessions (MD 1.63; 95% CI -2.83 - 6.08; p=0.47; I 2=55%; Figure 1E). Conclusion: Our meta-analysis shows that the safety and efficacy of CPP in TTP patients is at least similar to FFP in reducing mortality, relapse rate, and improving response to treatment. The reduced mortality with CPP found in the whole pool of studies, along with the trend towards reduced mortality found in the RCT-only analysis indicates the potential benefit of CPP over FFP. However, larger population-based randomized trials should contribute to narrow confidence intervals and decrease bias of observational studies, providing clearer conclusions for treatment efficacy in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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