Venous thromboembolism and COVID-19: a single center experience from an academic tertiary referral hospital of Northern Italy
Notice bibliographique
Résumé
Preliminary evidence supports the notion that COVID-19 patients may have an increased susceptibility to develop venous thromboembolism (VTE). However, the magnitude of this association still needs to be defined. Furthermore, clinical predictors of thrombogenesis, and the relationship with the inflammatory status are currently unknown. On this basis, we conducted a retrospective, observational study on 259 consecutive COVID-19 patients admitted to an academic tertiary referral hospital in Northern Italy between March 19th and April 6th, 2020. Records of COVID-19 patients with a definite VTE event were reviewed for demographic information, co-morbidities, risk factors for VTE, laboratory tests, and anticoagulation treatment. Twenty-five cases among 259 COVID-19 patients developed VTE (9.6%), all of them having a Padua score > 4, although being under standard anticoagulation prophylaxis since hospital admission. In the VTE subcohort, we found a significant positive correlation between platelet count (PLT) and either C reactive protein (CRP) (p < 0.0001) or lactate dehydrogenase (LDH) (p = 0.0013), while a significant inverse correlation was observed between PLT and mean platelet volume (p < 0.0001). Platelet-to-lymphocyte ratio significantly correlated with CRP (p < 0.0001). The majority of VTE patients was male and younger compared to non-VTE patients (p = 0.002 and p = 0.005, respectively). No significant difference was found in D-dimer levels between VTE and non VTE patients, while significantly higher levels of LDH (p = 0.04) and IL-6 (p = 0.04) were observed in VTE patients in comparison to non-VTE patients. In conclusion, our findings showed a quite high prevalence of VTE in COVID-19 patients. Raised inflammatory indexes and increased serum levels of pro-inflammatory cytokines should raise the clinical suspicion of VTE.
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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 | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».