Characteristics and Management of Patients with Venous Thromboembolism: The GARFIELD-VTE Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Management of venous thromboembolism (VTE), encompassing both deep vein thrombosis (DVT) and pulmonary embolism (PE), varies worldwide. METHODS: The Global Anticoagulant Registry in the FIELD - Venous Thromboembolism (GARFIELD-VTE) is a prospective, observational study of 10,685 patients with objectively diagnosed VTE recruited from May 2014 to January 2017 at 417 sites in 28 countries. All patients are followed for at least 3 years. We describe the baseline characteristics of the study population and their management within 30 days of diagnosis. RESULTS: ). The most common risk factors were surgery (12.5%), hospitalization (12.0%) and trauma to the lower limbs (7.8%). At the time of VTE diagnosis, 10.1% had active cancer and 5.7% were chronically immobilized. Treatment for VTE was anticoagulant (AC) therapy alone in 90.9% of patients; 5.1% received thrombolytic and/or surgical/mechanical therapy ± AC and 4.0% received no therapy. Pre-diagnosis, 12.8% received AC therapy alone and 0.2% received thrombolytic and/or surgical/mechanical therapy ± AC. After diagnosis, parenteral AC therapy alone was administered in 17.6% of patients, and it was followed by a direct oral AC (DOAC) in 16.4% or a vitamin K antagonist (VKA) in 26.8%. DOACs alone were prescribed to 32.3% of patients, while 5.9% received VKA alone. CONCLUSION: The initial findings from this global registry highlight the heterogeneity in characteristics and management of VTE patients. Prospective follow-up will reveal the impact of this heterogeneity on outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».