Deep venous thrombosis in medical-surgical critically ill patients: Prevalence, incidence, and risk factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Critically ill patients may be at high risk of venous thromboembolism. The objective was to determine the prevalence, incidence, and risk factors for proximal lower extremity deep venous thrombosis among critically ill medical-surgical patients. DESIGN: Prospective cohort. SETTING: Closed university-affiliated intensive care unit. PATIENTS: We enrolled consecutive patients > or =18 yrs of age expected to be in intensive care unit for > or =72 hrs. Exclusion criteria were an admitting diagnosis of trauma, orthopedic surgery, pregnancy, and life support withdrawal. INTERVENTIONS: Interventions included bilateral lower extremity compression ultrasound within 48 hrs of intensive care unit admission, twice weekly, and if venous thromboembolism was clinically suspected. Thromboprophylaxis was protocol directed and universal. We recorded deep venous thrombosis risk factors at baseline and daily, using multivariate regression analysis to determine independent predictors. Patients were followed to hospital discharge. RESULTS: Among 261 patients with a mean Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score of 25.5 (+/-8.4), the prevalence of deep venous thrombosis was 2.7% (95% confidence interval 1.1-5.5) on intensive care unit admission, and the incidence was 9.6% (95% confidence interval 6.3-13.8) over the intensive care unit stay. We identified four independent risk factors for intensive care unit-acquired deep venous thrombosis: personal or family history of venous thromboembolism (hazard ratio 4.0, 95% confidence interval 1.5-10.3), end-stage renal failure (hazard ratio 3.7, 95% confidence interval 1.2-11.1), platelet transfusion (hazard ratio 3.2, 95% confidence interval 1.2-8.4), and vasopressor use (hazard ratio 2.8, 95% confidence interval 1.1-7.2). Patients with deep venous thrombosis had a longer duration of mechanical ventilation (p = .03), intensive care unit stay (p = .005), and hospitalization (p < .001) than patients without deep venous thrombosis. CONCLUSIONS: Despite universal thromboprophylaxis, medical-surgical critically ill patients remain at risk for lower extremity deep venous thrombosis. Further research is needed to evaluate the risks and benefits of more intense venous thromboembolism prophylaxis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».