Deep Vein Thrombosis and Its Prevention in Critically Ill Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our objective was to systematically review the incidence of deep vein thrombosis (DVT) and the efficacy of thromboprophylaxis in critically ill adults, including patients admitted to intensive care units and following trauma, neurosurgery, or spinal cord injury. METHODS: Two authors independently searched MEDLINE, EMBASE, abstract databases, and the Cochrane database. Data were extracted independently in triplicate. RESULTS: Ten percent to 30% of medical and surgical intensive care unit patients develop DVT within the first week of intensive care unit admission. The use of subcutaneous low-dose heparin reduced the rate by 50% compared with no prophylaxis. Approximately 60% of trauma patients developed DVT within the first 2 weeks of admission. Use of unfractionated heparin appears to decrease the incidence of DVT by only 20%, whereas low-molecular-weight heparin decreases the incidence by a further 30%. The estimated prevalence of DVT in neurosurgical patients not given prophylaxis is 22% to 35%. Mechanical prophylaxis is efficacious, with a pooled odds ratio in 5 randomized trials of 0.28. Use of low-molecular-weight heparin has been investigated as an adjunct to mechanical prophylaxis with a pooled odds ratio of 0.59 compared with graduated compression stockings alone. The incidence of DVT without prophylaxis in acute spinal cord injury patients is likely in excess of 50% to 80%. Studies of prophylaxis in these patients are too sparse to come to any definitive conclusion. CONCLUSIONS: Critically ill patients commonly develop DVT, with rates that vary from 22% to almost 80%, depending on patient characteristics. Methods of prophylaxis proven in one group do not necessarily generalize to other critically ill patient groups. More potent prophylactic regimens other than unfractionated or low-molecular-weight heparins alone may be needed with higher-risk groups.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».