Online Search Trends Influencing Anticoagulation in Patients With COVID-19: Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early evidence of COVID-19-associated coagulopathy disseminated rapidly online during the first months of 2020, followed by clinical debate about how best to manage thrombotic risks in these patients. The rapid online spread of case reports was followed by online interim guidelines, discussions, and worldwide online searches for further information. The impact of global online search trends and online discussion on local approaches to coagulopathy in patients with COVID-19 has not been studied. OBJECTIVE: The goal of this study was to investigate the relationship between online search trends using Google Trends and the rate of appropriate venous thromboembolism (VTE) prophylaxis and anticoagulation therapy in a cohort of patients with COVID-19 admitted to a tertiary hospital in Ireland. METHODS: A retrospective audit of anticoagulation therapy and VTE prophylaxis among patients with COVID-19 who were admitted to a tertiary hospital was conducted between February 29 and May 31, 2020. Worldwide Google search trends of the term "COVID-19" and anticoagulation synonyms during this time period were determined and correlated against one another using a Spearman correlation. A P value of <.05 was considered significant, and analysis was completed using Prism, version 8 (GraphPad). RESULTS: A statistically significant Spearman correlation (P<.001, r=0.71) was found between the two data sets, showing an increase in VTE prophylaxis in patients with COVID-19 with increasing online searches worldwide. This represents a proxy for online searches and discussion, dissemination of information, and Google search trends relating to COVID-19 and clotting risk, in particular, which correlated with an increasing trend of providing thromboprophylaxis and anticoagulation therapy to patients with COVID-19 in our tertiary center. CONCLUSIONS: We described a correlation of local change in clinical practice with worldwide online dialogue and digital search trends that influenced individual clinicians, prior to the publication of formal guidelines or a local quality-improvement intervention.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».