Таблиця 1. Основні рекомендації: оцінка якості даних відповідно до системи SORT

Клінічні рекомендації

Якість даних

Позиції в списку літератури

Примітки

Наукові дані про ефективність компресійних панчіх при лікуванні варикозного розширення вен за відсутності активних виразок або таких, що загоїлись, є недостатніми.

 

 

 

B

7, 15, 19–21

На основі Кокранівського огляду і клінічних настанов, заснованих на систематичних оглядах, консенсусі або думці експертів.

Екстракт насіння кінського каштана (Aesculus hippocastanum) або інші флеботропні лікарські засоби можуть полегшити симптоми варикозного розширення вен, але немає досліджень з тривалим періодом спостереження щодо безпеки та ефективності цього класу ліків.

B

23–25

На основі систематичних/Кокранівських оглядів, що включають рандомізовані дослідження більш низької якості.

Не слід відтерміновувати направлення чоловіків і невагітних жінок на хірургічне лікування симптоматичного варикозного розширення вен до часу отримання результатів пробного застосування компресійної терапії. Пацієнтам, у яких діагностовано клапанний рефлюкс, слід пропонувати інвазивную терапію.

C

7, 15

Клінічні настанови, що базуються на систематичних оглядах, консенсусі або думці експертів.

 

ЕВЛА може переноситися краще, ніж склеротерапія і хірургічне лікування, з меншою частотою побічних ефектів і такою ж ефективністю.

B

30, 31

На основі Кокранівського огляду, що включає рандомізовані дослідження більш низької якості, а також на основі рандомізованого дослідження, в якому оцінювалися кінцеві точки щодо якості життя.

 

A — узгоджені, якісні дані клінічних досліджень, які оцінюють клінічні кінцеві точки; B — дані неузгоджені або обмеженої якості, отримані з клінічних досліджень, які оцінюють клінічні кінцеві точки; C — консенсус, дані, отримані з клінічних досліджень, які оцінюють сурогатні кінцеві точки, повсякденна практика, думка експертів або опис серії випадків. Інформація на тему системи оцінки якості даних SORT

ЕВЛА — ендовенозна лазерна абляція, SORT — Strength of Recommendation Taxonomy