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Enregistrement W2049984161 · doi:10.1371/journal.pmed.1000098

An Economic Evaluation of Venous Thromboembolism Prophylaxis Strategies in Critically Ill Trauma Patients at Risk of Bleeding

2009· article· en· W2049984161 sur OpenAlexaff
T. Carter Chiasson, Braden Manns, Henry T. Stelfox

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContraindicationPulmonary embolismPopulationIntensive care unitDeep veinThrombosisSurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Critically ill trauma patients with severe injuries are at high risk for venous thromboembolism (VTE) and bleeding simultaneously. Currently, the optimal VTE prophylaxis strategy is unknown for trauma patients with a contraindication to pharmacological prophylaxis because of a risk of bleeding. METHODS AND FINDINGS: Using decision analysis, we estimated the cost effectiveness of three VTE prophylaxis strategies-pneumatic compression devices (PCDs) and expectant management alone, serial Doppler ultrasound (SDU) screening, and prophylactic insertion of a vena cava filter (VCF) -- in trauma patients admitted to an intensive care unit (ICU) with severe injuries who were believed to have a contraindication to pharmacological prophylaxis for up to two weeks because of a risk of major bleeding. Data on the probability of deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE), and on the effectiveness of the prophylactic strategies, were taken from observational and randomized controlled studies. The probabilities of in-hospital death, ICU and hospital discharge rates, and resource use were taken from a population-based cohort of trauma patients with severe injuries (injury severity scores >12) admitted to the ICU of a regional trauma centre. The incidence of DVT at 12 weeks was similar for the PCD (14.9%) and SDU (15.0%) strategies, but higher for the VCF (25.7%) strategy. Conversely, the incidence of PE at 12 weeks was highest in the PCD strategy (2.9%), followed by the SDU (1.5%) and VCF (0.3%) strategies. Expected mortality and quality-adjusted life years were nearly identical for all three management strategies. Expected health care costs at 12 weeks were Can$55,831 for the PCD strategy, Can$55,334 for the SDU screening strategy, and Can$57,377 for the VCF strategy, with similar trends noted over a lifetime analysis. CONCLUSIONS: The attributable mortality due to PE in trauma patients with severe injuries is low relative to other causes of mortality. Prophylactic placement of VCF in patients at high risk of VTE who cannot receive pharmacological prophylaxis is expensive and associated with an increased risk of DVT. Compared to the other strategies, SDU screening was associated with better clinical outcomes and lower costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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