Beneficial Effects of Intermediate Dosage of Anticoagulation Treatment on the Prognosis of Hospitalized COVID-19 Patients: The ETHRA Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: To investigate the efficacy (prognosis, coagulation/inflammation biomarkers) and safety (bleeding events) of different anticoagulation dosages in COVID-19 inpatients. PATIENTS AND METHODS: COVID-19 inpatients (Athens, Greece) were included. The "Enhanced dose THRomboprophylaxis in Admissions (ETHRA)" protocol was applied in certain Departments, suggesting the use of intermediate anticoagulation dosage. The primary endpoint was a composite of intubation/venous thromboembolism/death. Inflammation/coagulation parameters were assessed. RESULTS: Among 127 admissions, 95 fulfilled the inclusion criteria. Twenty-one events (4 deaths, 17 intubations) were observed. Regression analysis demonstrated significant reduction of events with intermediate or therapeutic dosage [HR=0.16 (95%CI=0.05-0.52) p=0.002; HR=0.17 (0.04-0.71) p=0.015, respectively]. D-Dimer values were higher in those who met the composite endpoint. Intermediate dosage treatment was associated with decreased values of ferritin. Three patients (3%) had minor hemorrhagic complications. CONCLUSION: Anticoagulation treatment (particularly intermediate dosage) appears to have positive impact on COVID-19 inpatients' prognosis by inhibiting both coagulation and inflammatory cascades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».