Effect of low‐dose warfarin on D‐dimer levels during sickle cell vaso‐occlusive crisis: a brief report
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the activation of clotting systems in patients with sickle cell disease (SCD) by measuring the plasma D-dimer level and to determine the effect of low-dose warfarin on D-dimer level during vaso-occlusive crisis. METHODS: Plasma D-dimer level was measured in 65 blood samples of 37 adult patients with SCD who were hospitalized for vaso-occlusive painful crisis. D-dimer level of patients who were on low-dose warfarin was compared with those patients who were not on any anticoagulation treatment. Analysis of variance (anova) was carried out to determine factors significantly associated with low D-dimer level in patients with SCD. The following factors were included in the anova model; warfarin, homozygous hemoglobin S, history of blood transfusion in past 3 months, hydroxyurea, hemoglobin S%, hemoglobin F%, white blood cell counts, hemoglobin level, platelet count, and plasma fibrinogen level. RESULTS: Overall median D-dimer level in 65 samples was 2.7 microg fibrinogen equivalent units (FEU)/mL (0.34-4). Patients who were on low-dose warfarin had a median D-dimer level of 0.81 microg FEU/mL (0.34-1.8) compared with 3.1 microg FEU/mL (0.94-4) in those patients who were not on anticoagulation treatment. Using anova to model D-dimer levels, only warfarin was significantly correlated with low D-dimer levels after controlling for other variables. CONCLUSIONS: Patients with SCD during vaso-occulsive painful crisis have an elevated D-dimer level. Low-dose anticoagulation treatment is associated with a significant reduction in the D-dimer levels.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».