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Enregistrement W2087233938 · doi:10.1001/jamainternmed.2014.169

Nonleg Venous Thrombosis in Critically Ill Adults

2014· article· en· W2087233938 sur OpenAlexafffund
François Lamontagne, Peter Dodek, Diane Heels‐Ansdell, Maureen O. Meade, Julia Pemberton, Yoanna Skrobik, Ian Seppelt, Nicholas E. Vlahakis, John Muscedere, Graham Reece, Marlies Ostermann, Soundrie Padayachee, Jamal A. Alhashemi, Michael Walsh, Bradley R. Lewis, David Schiff, Alan R. Moody, Nicole Zytaruk, Martine Leblanc

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoHôpital Maisonneuve-RosemontQueen's UniversityUniversité de SherbrookeMcMaster UniversitySt. Paul's HospitalSt. Thomas HospitalUniversity of British ColumbiaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEisaiHeart and Stroke Foundation of CanadaPfizer
Mots-clésMedicineDeep veinPulmonary embolismThrombosisPopulationVenous thrombosisProspective cohort studyCohortCohort studyIntensive careIntensive care unitAnticoagulantSurgeryInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Critically ill patients are at risk of venous thrombosis, and therefore guidelines recommend daily thromboprophylaxis. Deep vein thrombosis (DVT) commonly occurs in the lower extremities but can occur in other sites including the head and neck, trunk, and upper extremities. The risk of nonleg deep venous thromboses (NLDVTs), predisposing factors, and the association between NLDVTs and pulmonary embolism (PE) or death are unclear. OBJECTIVE: To describe the frequency, anatomical location, risk factors, management, and consequences of NLDVTs in a large cohort of medical-surgical critically ill adults. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A nested prospective cohort study in the setting of secondary and tertiary care intensive care units (ICUs). The study population comprised 3746 patients, who were expected to remain in the ICU for at least 3 days and were enrolled in a randomized clinical trial of dalteparin vs standard heparin for thromboprophylaxis. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: The proportion of patients who had NLDVTs, the mean number per patient, and the anatomical location. We characterized NLDVTs as prevalent or incident (identified within 72 hours of ICU admission or thereafter) and whether they were catheter related or not. We used multivariable regression models to evaluate risk factors for NLDVT and to examine subsequent anticoagulant therapy, associated PE, and death. RESULTS Of 3746 trial patients, 84 (2.2%) developed 1 or more non-leg vein thromboses (superficial or deep, proximal or distal). Thromboses were more commonly incident (n = 75 [2.0%]) than prevalent (n = 9 [0.2%]) (P < .001) and more often deep (n = 67 [1.8%]) than superficial (n = 31 [0.8%]) (P < .001). Cancer was the only independent predictor of incident NLDVT (hazard ratio [HR], 2.22; 95% CI, 1.06-4.65). After adjusting for Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II scores, personal or family history of venous thromboembolism, body mass index, vasopressor use, type of thromboprophylaxis, and presence of leg DVT, NLDVTs were associated with an increased risk of PE (HR, 11.83; 95% CI, 4.80-29.18). Nonleg DVTs were not associated with ICU mortality (HR, 1.09; 95% CI, 0.62-1.92) in a model adjusting for age, APACHE II, vasopressor use, mechanical ventilation, renal replacement therapy, and platelet count below 50 × 10(9)/L. CONCLUSIONS AND RELEVANCE Despite universal heparin thromboprophylaxis, nonleg thromboses are found in 2.2% of medical-surgical critically ill patients, primarily in deep veins and proximal veins. Patients who have a malignant condition may have a significantly higher risk of developing NLDVT, and patients with NLDVT, compared with those without, appeared to be at higher risk of PE but not higher risk of death. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00182143.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations63
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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