Gender imbalance and risk factor interactions in heparin-induced thrombocytopenia
Notice bibliographique
Résumé
Heparin-induced thrombocytopenia (HIT) is caused by antibodies against a "self" protein-platelet factor 4-bound to heparin. We observed an overrepresentation of the female gender in 290 patients who developed HIT after cardiac or orthopedic surgery compared with the representation found in national databases (study 1). Therefore, we investigated gender imbalance in HIT by logistic regression analysis of a randomized controlled trial of unfractionated heparin (UFH) and low-molecular-weight heparin (LMWH) (study 2), and we analyzed individual patient data from 7 prospective studies comparing HIT frequency between UFH and LMWH, evaluating effects of gender, heparin (UFH vs LMWH), and patient type (surgical vs medical) (study 3). All 3 studies showed female overrepresentation, which for study 3 was a common odds ratio (OR) of 2.37 (95% confidence interval [95% CI], 1.37-4.09; P = .0015). Study 3 also showed an interaction between gender, heparin, and patient type. Although UFH was more likely than LMWH to cause HIT (P < .0001), this effect was predominantly seen in women compared with men (common OR, 9.22 vs 1.83; P = .020) and in surgical patients compared with medical patients (common OR, 13.93 vs 1.75; P = .005). We conclude that females are at greater risk for HIT and that using LMWH to prevent HIT may have greatest absolute benefit in females undergoing surgical thromboprophylaxis.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».