Venous thromboembolism in patients with gout and the impact of hospital admission, disease duration and urate-lowering therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systemic inflammatory diseases have been associated with increased risk of venous thromboembolism. We aimed to quantify the risk of venous thromboembolism in patients with gout, the most common inflammatory arthritis, and to assess how disease duration, hospital admission and urate-lowering therapy affect this risk. METHODS: We used data from the population-representative, England-based Clinical Practice Research Datalink linked to Hospital Episode Statistics, to identify incident gout cases between 1998 and 2017. We matched cases individually to 1 control without gout on age, gender, general practice and follow-up time. We calculated absolute and relative risks of venous thromboembolism, stratified by age, gender and hospital admission. Among those with gout, we assessed the risk of venous thromboembolism by exposure to urate-lowering therapy. RESULTS: We identified 62 234 patients with incident gout matched to 62 234 controls. Gout was associated with higher risk of venous thromboembolism compared with controls (absolute rate 37.3 [95% confidence interval (CI) 35.5-39.3] v. 27.0 [95% CI 25.5-28.9] per 10 000 person-years, adjusted hazard ratio [HR] 1.25, 95% CI 1.15-1.35). The excess risk in patients with gout, which was sustained up to a decade after diagnosis, was present during the time outside hospital stay (adjusted HR 1.30, 95% CI 1.18-1.42), but not during it (adjusted HR 1.01, 95% CI 0.83-1.24). The risk of venous thromboembolism was similar among patients prescribed versus not prescribed urate-lowering therapy (incidence rate ratio 1.04, 95% CI 0.89-1.23). INTERPRETATION: Gout was associated with higher risk of venous thromboembolism, particularly when the patient was not in hospital and regardless of exposure to urate-lowering therapy. Although the observed excess risk may not be sufficient to warrant preventive intervention, clinical vigilance may be required when caring for these patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».