Treatment Strategies and Prognostic Outcomes in Acute Limb Ischemia: A Systematic Review and Meta-Analysis Comparing Thrombolytic Therapy and Open Surgical Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Acute limb ischemia (ALI) is a life-threatening vascular emergency that requires immediate intervention to restore perfusion and prevent limb loss or mortality. Management strategies primarily include thrombolysis and surgical revascularization, each with distinct risks and benefits. This review evaluates and compares the outcomes of thrombolysis and surgical revascularization in ALI management, emphasizing their efficacy, safety, and patient selection criteria. Materials and Methods: A systematic review was conducted in adherence to PRISMA guidelines, analyzing data from 15 studies, including randomized controlled trials and large retrospective analyses, encompassing over 3500 patients with varying demographics and clinical presentations. Study quality was assessed using the Cochrane risk of bias tool and the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Thrombolysis, utilizing agents such as urokinase or recombinant tissue plasminogen activator (rt-PA), demonstrated limb salvage rates up to 90% in acute cases, with 30-day mortality rates of 4–6%. It was particularly effective in patients with embolic occlusions or short symptom durations. However, bleeding complications associated with thrombolysis were reported in up to 47% of cases. Conversely, surgical revascularization remains crucial for those with advanced ischemia or contraindications to thrombolysis, offering reliable perfusion restoration but with higher perioperative morbidity, especially in older patients with significant comorbidities. Recent advancements, including hybrid approaches combining catheter-directed thrombolysis with percutaneous mechanical thrombectomy, have shown promise in improving outcomes by reducing procedure times and enhancing clot resolution. Conclusions: While thrombolysis and surgical revascularization are effective, optimizing patient selection remains a key challenge. Future research should focus on refining treatment algorithms, investigating novel thrombolytic agents, and expanding the role of minimally invasive techniques to improve long-term outcomes while mitigating complications such as bleeding and reperfusion injuries.
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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) | 0,012 | 0,001 |
| 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 ».