Frequency of Venous Thromboembolism in 6513 Patients with COVID-19: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients infected with coronavirus 2 (SARS-CoV-2) appear to be at increased risk for venous thromboembolism (VTE), especially if they become critically ill with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Some centers have reported very high rates of thrombosis despite anticoagulant prophylaxis. Methods: The electronic health record (EHR) of a New Orleans-based health system was searched for all patients with PCR-confirmed SARS-CoV-2 infection who were either admitted to hospital or treated and discharged from an emergency department between March 1 and May 1, 2020. From this cohort, patients with confirmed VTE (either during or after their hospital encounter) were identified by administrative query of the EHR. Results: Between March 1, 2020 and May 1, 2020, 6,153 patients with COVID-19 were identified; 2,748 of these patients were admitted, while 3,405 received care exclusively through the emergency department. Data on patient outcomes were determined up until and including May 21, 2020. In total, 637 patients required mechanical ventilation and 206 required renal replacement therapy. Within the hospitalized cohort, the overall mortality rate was 24.5% and VTE occurred in 86 patients (3.1%). In the 637 patients who required mechanical ventilation at some point during their hospital stay, 45 developed VTE (7.2%). After a median follow-up of 14.6 days, VTE had been diagnosed in 3 of the 2,075 admitted who were discharged alive (0.14%). Conclusions: Among 6,153 patients with COVID-19 who were hospitalized or treated in emergency departments, we did not find evidence of unusually high VTE risk. Pending further evidence from prospective, controlled trials, our findings support a traditional approach to primary VTE prevention in patients with COVID-19. Disclosures Crowther: Precision Biologicals: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Hemostais Reference Laboratories: Honoraria; Pfizer: Speakers Bureau; CSL Behring: Speakers Bureau; Alnylam: Divested equity in a private or publicly-traded company in the past 24 months; Servier Canada: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees; Diagnostica Stago: Speakers Bureau; Asahi Kasei: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».