Pregnancy-Associated Venous Thromboembolism: Insights from GARFIELD-VTE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The risk of venous thromboembolism (VTE) increases during pregnancy and the puerperium such that VTE is a leading cause of maternal mortality. Methods We describe the clinical characteristics, diagnostic strategies, treatment patterns, and outcomes of women with pregnancy-associated VTE (PA-VTE) enrolled in the Global Anticoagulant Registry in the FIELD (GARFIELD)-VTE. Women of childbearing age (<45 years) were stratified into those with PA-VTE (n = 183), which included pregnant patients and those within the puerperium, and those with nonpregnancy associated VTE (NPA-VTE; n = 1,187). Patients with PA-VTE were not stratified based upon the stage of pregnancy or puerperium. Results Women with PA-VTE were younger (30.5 vs. 34.8 years), less likely to have pulmonary embolism (PE) (19.7 vs. 32.3%) and more likely to have left-sided deep vein thrombosis (DVT) (73.9 vs. 54.8%) compared with those with NPA-VTE. The most common risk factors in PA-VTE patients were hospitalization (10.4%), previous surgery (10.4%), and family history of VTE (9.3%). DVT was typically diagnosed by compression ultrasonography (98.7%) and PE by chest computed tomography (75.0%). PA-VTE patients more often received parenteral (43.2 vs. 15.1%) or vitamin K antagonists (VKA) (9.3 vs. 7.6%) therapy alone. NPA-VTE patients more often received a DOAC alone (30.2 vs. 13.7%). The risk (hazard ratio [95% confidence interval]) of all-cause mortality (0.59 [0.18–1.98]), recurrent VTE (0.82 [0.34–1.94]), and major bleeding (1.13 [0.33–3.90]) were comparable between PA-VTE and NPA-VTE patients. Uterine bleeding was the most common complication in both groups. Conclusion VKAs or DOACs are widely used for treatment of PA-VTE despite limited evidence for their use in this population. Rates of clinical outcomes were comparable between groups.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».