Pulmonary Embolism Response Teams—Evidence of Benefits? A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Venous thromboembolisms constitute a major cause of morbidity and mortality with 60,000 to 100,000 deaths attributed to pulmonary embolism in the US annually. Both clinical presentations and treatment strategies can vary greatly, and the selection of an appropriate therapeutic strategy is often provider specific. A pulmonary embolism response team (PERT) offers a multidisciplinary approach to clinical decision making and the management of high-risk pulmonary emboli. There is insufficient data on the effect of PERT programs on clinical outcomes. Methods: We searched PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane to identify PERT studies through March 2024. The primary outcome was all-cause mortality, and the secondary outcomes included the rates of surgical thrombectomy, catheter directed thrombolysis, hospital length of stay (HLOS), and ICU length of stay (ICULOS). We used the Newcastle−Ottawa Scale tool to assess studies’ quality. We used random-effects models to compare outcomes between the pooled populations and moderator analysis to identify sources of heterogeneity and perform subgroup analysis. Results: We included 13 observational studies, which comprised a total of 12,586 patients, 7512 (60%) patients were from the pre-PERT period and 5065 (40%) patients were from the PERT period. Twelve studies reported the rate of all-cause mortality for their patient population. Patients in the PERT period were associated with similar odds of all-cause mortality as patients in the pre-PERT period (OR: 1.52; 95% CI: 0.80–2.89; p = 0.20). In the random-effects meta-analysis, there was no significant difference in ICULOS between PERT and pre-PERT patients (difference in means: 0.08; 95% CI: −0.32 to 0.49; p = 0.68). There was no statistically significant difference in HLOS between the two groups (difference in means: −0.82; 95% CI: −2.86 to 1.23; p = 0.43). Conclusions: This meta-analysis demonstrates no significant difference in all studied measures in the pre- and post-PERT time periods, which notably included patient mortality and length of stay. Further study into the details of the PERT system at institutions reporting mortality benefits may reveal practice differences that explain the outcome discrepancy and could help optimize PERT implementation at other institutions.
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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 | 0,025 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».