Prophylactic anticoagulation to prevent venous thromboembolism in traumatic intracranial hemorrhage: a decision analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with intracranial hemorrhage due to traumatic brain injury are at high risk of developing venous thromboembolism including deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE). Thus, there is a trade-off between the risks of progression of intracranial hemorrhage (ICH) versus reduction of DVT/PE with the use of prophylactic anticoagulation. Using decision analysis modeling techniques, we developed a model for examining this trade-off for trauma patients with documented ICH. METHODS: The decision node involved the choice to administer or to withhold low molecular weight heparin (LMWH) anticoagulation prophylaxis at 24 hours. Advantages of withholding therapy were decreased risk of ICH progression (death, disabling neurologic deficit, non-disabling neurologic deficit), and decreased risk of systemic bleeding complications (death, massive bleed). The associated disadvantage was greater risk of developing DVT/PE or death. Probabilities for each outcome were derived from natural history studies and randomized controlled trials when available. Utilities were obtained from accepted databases and previous studies. RESULTS: The expected value associated with withholding anticoagulation prophylaxis was similar (0.90) to that associated with the LMWH strategy (0.89). Only two threshold values were encountered in one-way sensitivity analyses. If the effectiveness of LMWH at preventing DVT exceeded 80% (range from literature 33% to 82%) our model favoured this therapy. Similarly, our model favoured use of LMWH if this therapy increased the risk of ICH progression by no more than 5% above the baseline risk. CONCLUSIONS: Our model showed no clear advantage to providing or withholding anticoagulant prophylaxis for DVT/PE prevention at 24 hours after traumatic brain injury associated with ICH. Therefore randomized controlled trials are justifiable and needed to guide clinicians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».