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Enregistrement W2990090920 · doi:10.1177/0885066619885347

Preadmission Antiplatelet Use and Associated Outcomes and Costs Among ICU Patients With Intracranial Hemorrhage

2019· article· en· W2990090920 sur OpenAlexaff
Shannon M. Fernando, Garrick Mok, Bram Rochwerg, Shane English, Kednapa Thavorn, Victoria McCredie, Dar Dowlatshahi, Jeffrey J. Perry, Eelco F. M. Wijdicks, Peter M. Reardon, Peter Tanuseputro, Kwadwo Kyeremanteng

Notice bibliographique

RevueJournal of Intensive Care Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensCanadian Hospice Palliative Care AssociationUniversity of TorontoUniversity Health NetworkOttawa Public HealthMcMaster UniversityToronto Western HospitalOttawa HospitalImpactUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurointensive careSubarachnoid hemorrhageIntracerebral hemorrhageIntensive care unitOdds ratioConfidence intervalEmergency medicineAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Patients with intracranial hemorrhage (including intracerebral hemorrhage, subarachnoid hemorrhage, and traumatic hemorrhage) are commonly admitted to the intensive care unit (ICU). Although indications for oral antiplatelet agents are increasing, the impact of preadmission use on outcomes in patients with intracranial hemorrhage admitted to the ICU is unknown. We sought to evaluate the association between preadmission oral antiplatelet use, in-hospital mortality, resource utilization, and costs among ICU patients with intracranial hemorrhage. Methods: We retrospectively analyzed a prospectively collected registry (2011-2016) and included consecutive adult patients from 2 hospitals admitted to ICU with intracranial hemorrhage. Patients were categorized on the basis of preadmission oral antiplatelet use. We excluded patients with preadmission anticoagulant use. The primary outcome was in-hospital mortality and was analyzed using a multivariable logistic regression model. Contributors to total hospital cost were analyzed using a generalized linear model with log link and gamma distribution. Results: Of 720 included patients with intracranial hemorrhage, 107 (14.9%) had been using an oral antiplatelet agent at the time of ICU admission. Oral antiplatelet use was not associated with in-hospital mortality (adjusted odds ratio: 1.31 [95% confidence interval [CI]: 0.93-2.22]). Evaluation of total costs also revealed no association with oral antiplatelet use (adjusted ratio of means [aROM]: 0.92 [95% CI: 0.82-1.02, P = .10]). Total cost among patients with intracranial hemorrhage was driven by illness severity (aROM: 1.96 [95% CI: 1.94-1.98], P < .001), increasing ICU length of stay (aROM: 1.05 [95% CI: 1.05-1.06], P < .001), and use of invasive mechanical ventilation (aROM: 1.76 [95% CI: 1.68-1.86], P < .001). Conclusions: Among ICU patients admitted with intracranial hemorrhage, preadmission oral antiplatelet use was not associated with increased in-hospital mortality or hospital costs. These findings have important prognostic implications for clinicians who care for patients with intracranial hemorrhage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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