MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2548713733 · doi:10.1182/blood.v108.11.4112.4112

Frequency of “Special Population” Characteristics among Venous Thromboembolism Patients in Clinical Practice: Implications for Anticoagulant Therapy.

2006· article· en· W2548713733 sur OpenAlexaffabout
Lauren Cook, Susan R. Kahn, Jodi Goodwin, Michael J. Kovacs

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensWestern UniversityVictoria HospitalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDosingLow molecular weight heparinPopulationVenous thromboembolismCancerMedical recordInternal medicineRenal functionThrombosisAdverse effectHeparinSurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Consensus guidelines recommend the use of low molecular weight heparin (LMWH), dosed by patient weight, over unfractionated heparin (UFH) as first-line therapy for the initial treatment of venous thromboembolism (VTE) and as monotherapy for the long-term treatment of cancer-related VTE. However, caution is advised for certain “special populations”: in patients with renal impairment or in the elderly, weight-based dosing may be excessive, while capping the dose in obese patients as recommended by some LMWH manufacturers may lead to inadequate dosing. Objectives: We evaluated the frequency of characteristics such as renal impairment, advanced age, obesity and cancer among patients diagnosed with VTE in clinical practice, and assessed the impact of these characteristics on type and dose of medication prescribed to treat VTE. Methods: Medical records, thrombosis clinic charts and vascular lab reports from April 1, 2004 to March 31, 2005 were systematically searched to identify consecutive patients with objectively diagnosed VTE at 2 large university-affiliated hospitals in Canada. Trained research assistants abstracted patient records using study-specific case report forms. Data on age, sex, serum creatinine at time of VTE diagnosis, weight, presence of active cancer, type of VTE event, treatment initiated and dose of LMWH were recorded. Creatinine clearance (CrCl) was calculated using the Cockcroft Gault formula. Proportions of patients with renal impairment, advanced age, obesity and cancer were calculated. Type of treatment and appropriateness of LMWH dosing in various patient subgroups were determined. Results: 524 patients (Montreal 293; London 231) with VTE were identified, of whom 19% had PE and 81% had DVT. The average age was 62 years, with 31% of patients >75 years and 18% patients > 80 years. Overall, treatment initiated was LMWH and warfarin (71%), LMWH monotherapy (13%), UFH and warfarin (4%), IVC filter alone (4%) and other (8%). Moderate renal impairment (CrCl 30–50 ml/min) was present in 11% of patients and severe renal impairment (CrCl <30 ml/min) in 5%; only 58% of patients had normal renal function (CrCl >80 ml/min). Although mean CrCl was lower in patients who received UFH vs. LMWH (64 vs. 96 ml/min, p=0.003), an anticoagulant regimen that included LMWH was administered to 67% of patients with severe renal impairment and 83% of patients with moderate renal impairment. Body weight was >100 kg in 15% of patients. Underdosing of LMWH by 10% or more was documented in 36% of patients >100 kg compared with 8% of patients < 100 kg (p<0.001). Active cancer was present in 26% of patients. Patients with active cancer were more likely to be treated with LMWH monotherapy that those without cancer (32% vs. 7%, p<0.001). Conclusions: In clinical practice, renal impairment, advanced age, obesity and cancer are frequently present in patients with VTE. A significant proportion of patients with these features did not receive recommended type or dose of medication to treat VTE. Further research should address ways to improve implementation of VTE treatment guidelines into day-to-day clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetVenous Thromboembolism Diagnosis and Management→Travaux en français237 207→