Risk factors for venous thromboembolism after knee arthroscopy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the past few years, a growing number of knee arthroscopy (KA) procedures have been associated with an escalating incidence of postoperative venous thromboembolism (VTE), posing a significant threat to patient well-being. Nevertheless, the purpose of this study is to evaluate and synthesize the risk factors associated with VTE following KA, thereby establishing a scientific foundation for developing evidence-based clinical preventive measures. METHODS: We conducted a comprehensive search across the PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library databases for relevant literature spanning from January 1, 2019, to January 1, 2025. We meticulously reviewed all English-language observational studies about the risk factors associated with VTE after KA. The quality of the selected studies was critically appraised utilizing the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Subsequently, odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were determined to assess the relationship between various risk factors and the incidence of VTE after KA. RESULTS: A total of 11 observational studies were included, all of which demonstrated moderate to high methodological quality. The studies involved 875,099 patients who underwent arthroscopic KA. The meta-analysis results indicated that the risk factors for venous thrombosis after KA include age over 30 years (OR = 1.59, 95% CI: [1.20, 2.12], P < 0.001), body mass index (BMI) over 25 (OR = 1.23, 95% CI: [1.07, 1.41], P = 0.004), and D-dimer over 0.62 mg/L (OR = 5.69, 95% CI: [1.41, 22.89], P = 0.014). CONCLUSION: Age over 30 years, BMI over 25, and D-dimer over 0.62 mg/L are significant risk factors for VTE following KA. Limited evidence also suggests an association between oral contraceptive use and a higher risk of VTE following KA.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,036 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».