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Enregistrement W3189956692 · doi:10.14740/jh836

Incidence of Venous Thromboembolism and Effect of Anticoagulant Dosing in Hospitalized COVID-19 Patients

2021· article· en· W3189956692 sur OpenAlexvenueno aff
Gagan Kumar, Dhaval Patel, Tariq Odeh, Erine Rojas, Ankit Sakhuja, Mark Meersman, Drew Dalton, Rahul Nanchal, Achuta Kumar Guddati

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismOdds ratioInternal medicineConfidence intervalIncidence (geometry)Venous thrombosisDosingCoagulopathyLogistic regressionThrombosisPneumonia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is characterized by coagulopathy and thrombotic events. We examined factors associated with development of venous thromboembolism (VTE) in COVID-19 and to discern if higher dose of anticoagulation was beneficial in these patients. Methods: This study involves an observational study of prospectively collected data in the setting of a large community hospital in a rural setting in Northeast Georgia with COVID-19 between March 1, 2020 and February 5, 2021. Anticoagulation dose (none, standard, intermediate, and therapeutic dosages) was studied in adult patients (≥ 18 years). We constructed multivariable logistic regression model to examine the association of clinical characteristics with VTE. To examine the effect of dose of anticoagulation in preventing VTE, we used inverse probability weighted regression adjustment. Results: Of the 4,645 patients with COVID-19, 251 (5.4%) patients were found to have VTE. Of these, 91 had pulmonary embolism, 148 had deep venous thrombosis (DVT) and 12 had both. A total of 129 of VTE cases were diagnosed at admission. Of all admissions, 12.9% did not receive any DVT prophylaxis, 70.4% received prophylactic dose, 1.3% received intermediate dose and 15.5% received therapeutic dose. Male gender (odds ratio (OR): 1.55, 95% confidence interval (CI): 1.0 - 2.4, P = 0.04) and Black race (OR: 2.0, 95% CI: 1.2 - 3.4, P = 0.01), along with higher levels of lactate dehydrogenase (LDH) and D-dimer were associated with higher odds of developing VTE. Patients receiving steroids had lower rates of VTE (3.9% vs. 8.3%, P < 0.001). Use of intermediate or therapeutic anticoagulation was not associated with lower odds of developing VTE. However, patients on therapeutic anticoagulation had lower odds of in hospital mortality when compared to standard dose (OR: 0.47, 95% CI: 0.27 - 0.80, P = 0.006). Conclusions: In COVID-19, D-dimer and LDH can be useful in predicting VTE. Steroids appear to have some protective role in development of VTE. Therapeutic anticoagulation did not result in lower rates of VTE but was associated with in-hospital mortality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,390 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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