Connective Tissue Disorders in Patients With Thrombotic Thrombocytopenic Purpura: A Retrospective Analysis Using a National Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior reports have shown acquired thrombotic thrombocytopenic purpura (TTP) co-existing with connective tissue disorders (CTD). However, these are mainly limited to case reports and case-series reports, and the patient characteristics and clinical outcomes in these patients are not well known. METHODS: We used National Inpatient Sample and Nationwide Inpatient Sample (NIS) database for the years 2009 to 2016 to identify all adult patients with TTP and searched for either the presence or absence of any co-existing CTD. These two cohorts of TTP patients were then compared using statistical methods for baseline patient characteristics and clinical outcomes. The primary outcome of interest was the all-cause in-hospital mortality and the secondary outcomes were in-hospital length of stay, in-hospital total charge and in-hospital complications. RESULTS: Of the 14,400 cases of TTP diagnosed between 2009 and 2016, nearly 9% (n = 1,247) had one or more underlying CTD. Patients with TTP were more likely to be young, black, female, with more than one comorbidity and with private insurance if they had an underlying CTD than when they did not have any underlying CTD. There was no difference in regards to the size, location or type of the hospital, or the time taken to initiate plasmapheresis. Patients being managed for TTP had a longer mean length of hospital stay and a greater mean total inpatient stay charge if they had underlying CTD. There was however no difference in the risks of inpatient mortality, acute coronary syndrome, cardiac arrest, acute stroke, need for mechanical ventilation or hemodialysis. CONCLUSION: TTP and CTD frequently co-existed and contributed to a longer hospital stay and a greater hospital charge.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».