Effect of prior anticoagulation therapy on outcomes of traumatic brain injury: A systematic review and meta‑analysis
Notice bibliographique
Résumé
Anticoagulants are commonly prescribed for multiple conditions. However, their influence on traumatic brain injury (TBI) outcomes, especially mortality, is not clear. The present study aimed to explore the effect of prior anticoagulation treatment on the outcomes of TBI. PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Scopus and CINAHL databases were systematically searched for studies on individuals diagnosed with TBI, with a subgroup on prior anticoagulation therapy. Outcomes of interest included overall mortality, in-hospital mortality, length of hospital and intensive care unit stay, need for neurosurgical intervention and discharge rate. Cohort and case-control studies, published up to September 2023, were examined. Analysis was performed using STATA version 14.2 software and the Newcastle Ottawa Scale was used for bias assessment. A total of 22 studies (102,036 participants) were included in the analysis. Patients with TBI with prior anticoagulation treatment showed a statistically higher overall mortality risk [odds ratio (OR): 1.967, 95% confidence interval (CI): 1.481-2.613]. Subgroup analyses revealed age-specific and TBI severity-specific variations. Prior anticoagulation treatment was associated with a 1.860-times higher rate of in-hospital mortality and a significantly increased likelihood of requiring neurosurgical intervention (OR: 1.351, 95%CI: 1.068-1.708). However, no significant difference was noted in lengths of hospital or ICU stays. Patients with TBI and prior anticoagulation therapy are at higher risk of overall and in-hospital mortality and have significantly higher likelihood of needing neurosurgical interventions. The results emphasized the need for tailored therapeutic approach and more comprehensive clinical guidelines. Future investigations on specific anticoagulant types and immediate post-TBI interventions could offer further insights.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».