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Enregistrement W4389233413 · doi:10.1182/blood-2023-187817

Management of Catheter-Related Upper Extremity Deep Vein Thrombosis in Patients with Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4389233413 sur OpenAlexaff
Tzu‐Fei Wang, Roger Kou, Marc Carrier, Aurélien Delluc

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerProspective cohort studySurgeryMeta-analysisRetrospective cohort studyRandomized controlled trialThrombosisCohort studyDeep veinInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with cancer commonly require a central venous catheter (CVC) for delivery of cancer therapies and/or supportive care. The presence of a CVC is associated with an increased risk of venous thromboembolism (VTE). Despite the frequent occurrence, the optimal anticoagulation management and outcomes for patients with cancer and catheter-related upper extremity deep vein thrombosis (DVT) are unclear. Objective: We performed a systematic review and meta-analysis to evaluate the rates of recurrent VTE and bleeding complications in patients with cancer and catheter-related upper extremity DVT. Methods: We searched MEDLINE, Embase, Scopus, and CENTRAL (Cochrane) from inception to June 2, 2023. We aimed to include randomized controlled trials (RCTs) (if any), prospective and retrospective cohort studies, and case-control studies (including ≥ 10 patients) evaluating adult patients with cancer and catheter-related upper extremity DVT. The primary efficacy outcome was recurrent VTE, and the primary safety outcome was major bleeding as defined by individual studies. Secondary outcomes included clinically relevant non-major bleeding, total bleeding events, and all-cause mortality. By using R software (version 4.0.3), the incidence rates (with 95% confidence interval [CI]) of recurrent VTE and bleeding outcomes at different time points were pooled using random effects model. Results: After screening 4,264 records, we included 29 studies (N=2,848 patients) in the systematic review. There were no RCTs, 5 prospective cohort studies (including 260 patients), and 24 retrospective cohort studies. Most studies had modest sample size (N<100). Overall from 24 studies with reported tumor types, the most common malignancy was hematological malignancy (50.4%), followed by gastrointestinal (13.6%), breast (10.2%), and lung (5.5%) cancers. The median or mean follow-up duration varied widely from 1 to 20 months. Duration of anticoagulation also varied considerably with median or mean duration of 20 days to 6 months. The main long-term anticoagulant used was low-molecular-weight heparin (58.1%), followed by direct oral anticoagulants (24.3%). Only two studies (N=87 patients) specifically reported the management and associated outcomes after catheter removal. Thirteen studies (N=1105 patients) reported a 3-month recurrent VTE rate, with the pooled rate of 1% (95% CI 0-3%, I 2 = 0%) (Figure 1). Nine studies (N=811 patients) reported a 3-month major bleeding rate, with the pooled rate of 2% (95% CI 1-5%, I 2 = 0%) (Figure 2). We were unable to pool event rates beyond 3 months given high degree of heterogeneity in the follow-up duration, bleeding definition, and duration of anticoagulation. Conclusions: Our systematic review and meta-analysis demonstrated relatively low rates of recurrent VTE and major bleeding events within the first 3 months in patients with cancer and catheter-related upper extremity DVT. However, there was significant heterogeneity in the management and reporting after 3 months, and available data are poor to guide treatment strategies and duration of anticoagulation. The optimal management after catheter removal was also unclear. Future large prospective studies are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,027
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,293 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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