P6072Characterization of major and clinically relevant non-major bleeding in the APEX trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: The severity and clinical sequelae of major and clinically relevant non major (CRNM) bleeding events that occurred in the APEX trial have not been explored. Purpose: Characterize the severity and clinical consequences of major and CRNM bleeding. Methods: The APEX trial randomized 7,513 hospitalized acutely ill medical patients to extended duration betrixaban (80mg) vs. enoxaparin (40mg). Subjects with creatinine clearance <30mL/min, the received 40mg of betrixaban or 20mg of enoxaparin. Descriptive statistics of location, severity and clinical consequences of major and CRNM bleeding are reported according to dose and treatment arm. Results: Overall, 46 major and 133 CRNM bleeding events occurred. The most frequent site for major bleeding was gastrointestinal (59%) and intracranial (20%). One fatal bleed occurred in each treatment arm. For CRNM bleeding, the most common were hematuria (21%), epistaxis (13%), and gastrointestinal (13%). There were no differences in the severity or clinical consequences of bleeding events between the treatment arms. Although betrixaban resulted in an increase in CRNM bleeding, 87% were mild or moderate, 63% resolved without medical intervention, did not increase or prolong hospitalization or result in more interruption or withdrawal of study drug, compared to enoxaparin.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».