Stent-graft implantation for hepatic arterial bleeding: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of this systematic review and meta-analysis was to identify the technical and clinical outcomes of stent-graft implantation in patients with hepatic artery bleeding. MATERIALS AND METHODS: The PubMed database was searched for publications between 2000 and March 2025 evaluating patients treated with stent-graft implantation for hepatic arterial hemorrhage. The outcome measurements were technical (successful hemostasis with stent-grafts) and clinical success (no rebleeding from hepatic arteries), early mortality, and stent-graft patency during follow-up. A modified Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of the included publications. An individual patient data meta-analysis was performed using the chi-square test or Fischer exact test to identify predictors of stent-graft patency. RESULTS: In total, 351 patients from 22 studies were included. The mean NOS score was 5.4 ± 0.95. Most patients (n = 323) had bleeding after surgery. The technical success rate of stent-graft placement was 94.3%. Patients with technical failure were managed either by surgery (n = 10) or coil embolization of the hepatic artery (n = 10). Rebleeding from hepatic arteries was seen in 24 patients with a clinical success rate of 92.7%. The early mortality rate was 15.6%. Follow-up showed stent-graft patency in 76.5% (202 of 264) of the cases. Most of the stent-graft occlusions (51/62, 82.2%) were asymptomatic. No significant difference was seen in the rate of stent-graft patency between patients receiving acetylsalicylic acid or not, or dual antiplatelet treatment or not. Overlapping stent-grafts (p = 0.009) were significant risk factors for stent-graft occlusion. CONCLUSION: Stent-graft implantation in hepatic arterial bleeding is associated with high technical and clinical success rates. Despite the considerable rate of stent-graft occlusion during follow-up, occlusion is mostly asymptomatic, probably due to collateral development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».