Direct Oral Anticoagulants Versus Vitamin K Antagonists in Cerebral Venous Thrombosis: A Systematic Review and Meta-Analysis of 4,929 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Cerebral venous thrombosis (CVT), a rare cause of stroke, primarily occurs in young individuals. The established treatment regimen involves anticoagulation with low molecular weight heparin (LMWH) and vitamin K antagonists (VKA). Although direct oral anticoagulants (DOACs) have emerged as a promising alternative, their efficacy and safety remain unclear. This meta-analysis compared the efficacy and safety of DOACs versus VKA in managing CVT. Methods Electronic databases, including PubMed, Cochrane Library, and ScienceDirect, were searched from inception until April 2025. Risk ratios (RR) with a 95% Confidence interval (CI) were pooled under the random effects model in the Review Manager 5.4.1. Quality assessment was done through the Cochrane risk of bias (RoB 2.0) tool and the Newcastle Ottawa Scale (NOS). Subgroup analyses based on study design and different types of DOACs were carried out. Results Thirty-one studies, including five randomized controlled trials (RCTs) and 26 observational studies, were included in this meta-analysis. Our analysis showed a significant reduction in the risk of recurrent venous thromboembolism (VTE) in the DOACs arm compared to VKA (RR = 0.84; 95%CI: [0.71,0.99]; p = 0.04; I 2 = 0%). Similarly, the DOACs showed significant superiority over VKA regarding the intracranial hemorrhage (ICH) (RR = 0.67; 95%CI: [0.50,0.89]; p = 0.007; I 2 = 0%). Other endpoints, including major hemorrhage (RR = 0.70; 95%CI:[0.42,1.15]; p = 0.16; I 2 = 0%), all-cause mortality (RR = 0.96; 95%CI:[0.68,1.35]; p = 0.81; I 2 = 0%), and full recanalization (RR = 0.92; 95%CI:[0.82,1.03]; p = 0.16; I 2 = 21%), are comparable between the two arms. Conclusion DOACs showed a significant reduction in the risk of recurrent VTE and ICH compared to VKA, whereas other endpoints are comparable. Further RCTs with a robust sample size are required to validate and confirm these findings.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».