J Thromb Haemost: 抗血小板治疗患者颅内出血或严重出血的预测模型:meta分析

2015-12-31 phylis 译 MedSci原创

背景:广泛应用抗血小板治疗对TIA或缺血性卒中进行二级预防。出血是抗血小板治疗的主要不良反应,可能危及生命。抗血小板治疗时要注意识别出血风险较高的患者。目标:本研究旨在确定抗血小板治疗患者颅内出血或大出血的预测模型,并评估其在脑缺血患者的表现。方法:系统检索2014年到12月以前的PubMed和EMBASE中现有预测模型。应用CHARMS评估方法学质量。预测模型在欧洲卒中预防研究2中进行外部验证,

背景:广泛应用抗血小板治疗对TIA或缺血性卒中进行二级预防。出血是抗血小板治疗的主要不良反应,可能危及生命。抗血小板治疗时要注意识别出血风险较高的患者。

目标:本研究旨在确定抗血小板治疗患者颅内出血或大出血的预测模型,并评估其在脑缺血患者中的表现。

方法:系统检索2014年12月以前的PubMed和EMBASE中现有预测模型。应用CHARMS评估方法学质量。预测模型在欧洲卒中预防研究2中进行外部验证,包括6602例TIA或缺血性卒中患者。研究者评估预测模型的区分度和准确度。

结果:共识别了5个预测模型,其中2个为以前的脑缺血患者。三个研究评估了严重出血,一个研究颅内出血,一个研究评估消化道出血。所有研究都未达到良好质量的标准。外部效度显示区分度和准确度都较差,c统计量范围从0.53到0.64。

结论:预测抗血小板治疗引起的颅内出血或严重出血的预测模型较少。模型的方法学的质量较低。脑缺血患者的预测性能较差。根据当前的方法学的标准形成新的预测模型,准确预测脑缺血患者出血的风险是必要的。

原文出处:

Hilkens NA, Algra A, Greving JP. Prediction models for intracranial hemorrhage or major bleeding in patients on antiplatelet therapy: a systematic review and external validation study. J Thromb Haemost. 2015 Nov 12.


作者:phylis 译



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  1. 2016-09-28 一闲
  2. 2016-01-02 milkshark

    好文章

    0

  3. 2016-01-01 lu2996

    临床预测模型也是新的研究方法

    0

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