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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».