Geographic and diagnostic variations in thrombosis risk among patients with immune thrombocytopenia: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While immune thrombocytopenia (ITP) is primarily characterized by bleeding manifestations, emerging evidence suggests a paradoxical predisposition to thrombotic events. This study aims to systematically evaluate the incidence of thrombosis in patients with ITP and identify associated risk factors, thereby providing evidence-based guidance for clinical practice. METHODS: PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Web of Science, and CNKI were searched for literature on thrombosis in ITP patients from the inception of each database to April 1, 2025. Two independent researchers conducted study selection, data extraction, and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Statistical analyses were performed using R software. RESULTS: From 20 included studies involving 100,446 ITP patients, we identified 9010 thrombotic events. The pooled incidence of thrombosis was 6.03 % (95 % CI: 4.39-8.24), increasing to 10.43 % (95 % CI: 7.17-14.93) after trim-and-fill adjustment for publication bias. Significant regional variation was observed (North America: 7.13 %; Asia: 4.50 %; Europe: 6.92 %). Incidence also varied by diagnostic criteria, ranging from 2.08 % (2020 CMACSH) to 8.18 % (2011 ASH). No significant differences were found based on gender or type of thrombosis. Key independent risk factors included advanced age (HR = 7.53), lupus anticoagulant positivity (HR = 9.9), elevated IgG-aCL (HR = 7.5), hypertension (HR = 4.12), multiple prior therapies (HR = 3.19), secondary ITP (HR = 1.29), and the use of thrombopoietin receptor agonists (HR = 3.15). CONCLUSION: Patients with ITP have a significantly increased risk of thrombosis, highlighting the need for targeted screening and preventive strategies in high-risk populations. Future research should focus on high-quality, multicenter prospective cohort studies and the development of more accurate thrombotic risk prediction models to guide clinical decision-making.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».