The Utility of Screening for Asymptomatic Lower Extremity Deep Venous Thrombosis during Inflammatory Bowel Disease Flares
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asymptomatic deep vein thrombosis (DVT) occurs in up to 11% of medical inpatients. The incidence of asymptomatic DVT among patients with inflammatory bowel disease (IBD) is unknown but may be even higher. D-dimer is effective for DVT screening, but its utility has not been studied in the IBD population. METHODS: Hospitalized and ambulatory patients with IBD during flares were recruited between 2009 and 2011. Those with clinical symptoms of venous thromboembolism or previous venous thromboembolism were excluded. We determined the prevalence of DVT among asymptomatic subjects using lower extremity Doppler ultrasound and assessed the performance characteristics of the D-dimer in this high-risk study population. RESULTS: We enrolled 101 hospitalized and 49 ambulatory patients with IBD during active flares. There were no cases of proximal DVT detected by lower extremity Doppler ultrasound. The 95% confidence interval (CI) for the rate of proximal DVT was 0% to 2%. D-dimer was elevated in 60% of subjects without DVT, occurring more frequently among hospitalized than ambulatory subjects [89% versus 65%, P = 0.01; adjusted odds ratio (aOR), 4.16, 95% CI, 1.58-10.9]. Other predictors of elevated D-dimer were incremental decade in age (aOR, 1.97; 95% CI, 1.24-3.14); ulcerative colitis versus Crohn's disease diagnosis (aOR, 3.38; 95% CI, 1.29-8.84); and every 10-unit increase in C-reactive protein (aOR, 1.33; 95% CI, 1.09-1.62). CONCLUSION: From this pilot study, there appears to be low prevalence of asymptomatic DVTs among patients with IBD during flares. The high prevalence of elevated D-dimer in DVT-negative patients limits its utility in IBD.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».