High incidence of venous thromboembolism despite electronic alerts for thromboprophylaxis in hospitalised cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Many cancer patients are at high risk of venous thromboembolism (VTE) during hospitalisation; nevertheless, thromboprophylaxis is frequently underused. Electronic alerts (e-alerts) have been associated with improvement in thromboprophylaxis use and a reduction of the incidence of VTE, both during hospitalisation and after discharge, particularly in the medical setting. However, there are no data regarding the benefit of this tool in cancer patients. Our aim was to evaluate the impact of a computer-alert system for VTE prevention in patients with cancer, particularly in those admitted to the Oncology/Haematology ward, comparing the results with the rest of inpatients at a university teaching hospital. The study included 32,167 adult patients hospitalised during the first semesters of years 2006 to 2010, 9,265 (28.8%) with an active malignancy. Appropriate prophylaxis in medical patients, significantly increased over time (from 40% in 2006 to 57% in 2010) and was maintained over 80% in surgical patients. However, while e-alerts were associated with a reduction of the incidence of VTE during hospitalisation in patients without cancer (odds ratio [OR] 0.31; 95% confidence interval [CI], 0.15-0.64), the impact was modest in cancer patients (OR 0.89; 95% CI, 0.42-1.86) and no benefit was observed in patients admitted to the Oncology/Haematology Departments (OR 1.11; 95% CI, 0.45-2.73). Interestingly, 60% of VTE episodes in cancer patients during recent years developed despite appropriate prophylaxis. Contrary to the impact on hospitalised patients without cancer, implementation of e-alerts for VTE risk did not prevent VTE effectively among those with malignancies.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».