Factors Affecting the Decision to Initiate Anticoagulation After Spine Surgery: Findings From the AOSpine Anticoagulation Global Initiative
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Cross-sectional, international survey. OBJECTIVES: To identify factors influencing pharmacologic anticoagulation initiation after spine surgery based on the AOSpine Anticoagulation Global Survey. METHODS: This survey was distributed to the international membership of AOSpine (n = 3805). A Likert-type scale described grade practice-specific factors on a scale from low (1) to high (5) importance, and patient-specific factors a scale from low (0) to high (3) importance. Analysis was performed to determine which factors were significant in the decision making surrounding the initiation of pharmacologic anticoagulation. RESULTS: A total of 316 spine surgeons from 64 countries completed the survey. In terms of practice-specific factors considered to initiate treatment, expert opinion was graded the highest (mean grade ± SD = 3.2 ± 1.3), followed by fellowship training (3.2 ± 1.3). Conversely, previous studies (2.7 ± 1.2) and unspecified guidelines were considered least important (2.6 ± 1.6). Patient body mass index (2.0 ± 1.0) and postoperative mobilization (2.3 ± 1.0) were deemed most important and graded highly overall. Those who rated estimated blood loss with greater importance in anticoagulation initiation decision making were more likely to administer thromboprophylaxis at later times (hazard ratio [HR] = 0.68-0.71), while those who rated drain output with greater importance were likely to administer thromboprophylaxis at earlier times (HR = 1.32-1.43). CONCLUSION: Among our global cohort of spine surgeons, certain patient factors (ie, patient mobilization and body mass index) and practice-specific factors (ie, expert opinion and fellowship training) were considered to be most important when considering anticoagulation start times.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».