P.088 Antithrombotic agents and traumatic brain injury in the elderly population: hemorrhage patterns and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the elderly population, use of antithrombotic therapy (AT), antiplatelets (AP – aspirin, clopidogrel) and/or anticoagulants (AC – warfarin, DoAC – Dabigatran, Rivaroxaban, Apixaban), to prevent thrombo-embolic events must be carefully weighed against the risk of intracranial hemorrhage (ICH) with trauma. We hypothesize that for all patients 65yro+ with head trauma, those on AT will be more likely to sustain a traumatic brain injury, ICH, and poorer outcomes. Methods: Data was collected from all head trauma patients 65yo+ presenting to our tertiary trauma center (level 1) over a 24-month period; age, gender, injury mechanism, medications, International Normalized Ratio, reversal therapy, Glasgow Coma Scale (GCS), ICH, surgery, Extended Glasgow Outcome Scale score (GOSE) and mortality. Results: 1365 patients were identified; 724 on AT (413 AP, 151 AC, 59 DoAC, 48 2AP, 38 AP+AC, 15 AP+DoAC) and 474 not (non-AT). When adjusted for covariates, AT patients were more likely to have ICH (p=0.0004), more invasive surgical interventions (p=0.0188), functional dependency (GOSE≤4; p<0.0001) and mortality (p<0.0001). Risk of mortality is notably high with 2AP (OR 5.74; p=0.0003) and AC+AP (OR 4.12; p=0.0118). Conclusions: Elderly trauma patients on AT, especially combination therapy, have higher risks of ICH and poorer outcomes compared to those who are not.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».