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Enregistrement W4301182811 · doi:10.4212/cjhp.3209

Prevalence of Venous Thromboembolism and Anticoagulant Use in Patients with COVID-19 in Alberta, Canada

2022· article· en· W4301182811 sur OpenAlexaffvenueabout
Lynnea Schultz, Tammy J. Bungard, Elizabeth Mackay, Pawandeep Gill, Micheal Guirguis

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensCovenant HealthAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Venous thromboembolismMedicine2019-20 coronavirus outbreakAnticoagulant therapySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)AnticoagulantVenous thrombosisIntensive care medicineInternal medicineThrombosisVirologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: COVID-19 causes a hypercoagulable state and increases the risk of venous thromboembolism (VTE). Objectives: The primary objective was to identify VTE prevalence among patients with COVID-19 in one Canadian province. Secondary objectives were to identify the prevalence of bleeding, describe anticoagulation prescribing practices, and identify factors contributing to VTE in these patients. Methods: Adult patients admitted to Alberta hospitals between March and December 2020 with COVID-19 who had a length of stay of at least 72 hours were included in this retrospective study. VTE, bleeding events, and comorbidities were defined by International Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision codes. Cases of VTE and controls (no VTE) were matched on the basis of age older than 60 years, active cancer, and length of stay for the full cohort, as well as for a subgroup of patients with D-dimer data available, to assess for factors associated with VTE. Results: A total of 2544 patients were included. Median age was 66 years, 1461 patients (57.4%) were male, median weight was 77.7 kg, and median D-dimer level on admission was 1.00 mg/L. The prevalence of VTE was 3.7% (n = 93) and that of major and clinically relevant non-major bleeding was 4.9% (n = 125). Of the total population, 1224 patients (48.1%) had standard prophylactic-dose anticoagulation, 460 (18.1%) received only higher-dose anticoagulation, 248 (9.7%) received both prophylactic- and higher-dose anticoagulation, and 612 (24.1%) had no anticoagulation data. Logistic regression showed that only the presence of D-dimer above 3 mg/L was associated with a significant odds ratio for VTE (7.04, 95% confidence interval 2.43–20.84). Conclusions: VTE prevalence among patients with COVID-19 was higher than baseline prevalence in Alberta. Analysis of prescribing practices demonstrated that a large proportion of patients received higher-dose anticoagulation. RÉSUMÉ Contexte : La COVID-19 provoque un état d’hypercoagulabilité et augmente le risque de thromboembolie veineuse (TEV). Objectifs : L’objectif principal de cette étude consistait à identifier la prévalence de la TEV chez les patients atteints de COVID-19 dans une province canadienne. Ses objectifs secondaires consistaient, quant à eux, à identifier la prévalence des saignements, décrire les pratiques relatives à la prescription d’anticoagulants et à identifier les facteurs contribuant à la TEV chez ces patients. Méthodes : Cette étude rétrospective a été menée auprès de patients adultes atteints de COVID-19 admis dans les hôpitaux de l’Alberta entre mars et décembre 2020 avec une durée de séjour d’au moins 72 heures. La TEV, les événements hémorragiques et les comorbidités étaient définis par les codes de la Classification internationale des maladies et des problèmes de santé connexes, 10e révision (CIM-10). Les cas de TEV et les témoins (sans TEV) ont été appariés sur les bases suivantes afin d’évaluer les facteurs associés à la TEV : âge de plus de 60 ans, cancer actif et durée de séjour pour l’ensemble de la cohorte, ainsi que pour un sous-groupe de patients dont les données sur les D-dimères étaient disponibles. Résultats : Au total, 2544 patients ont été inclus. L’âge médian était de 66 ans; 1461 patients (57,4 %) étaient des hommes; leur poids médian était de 77,7 kg et le taux médian de D-dimères à l’admission était de 1,00 mg/L. La prévalence de la TEV était de 3,7 % (n = 93) et celle des saignements majeurs et non majeurs cliniquement pertinents était de 4,9 % (n = 125). Sur la population totale, 1224 patients (48,1 %) ont reçu un anticoagulant à dose prophylactique standard; 460 (18,1 %) n’ont reçu qu’un anticoagulant à dose plus élevée; 248 (9,7 %) ont reçu à la fois un anticoagulant à dose prophylactique et à dose plus élevée; et 612 (24,1 %) ne disposaient pas de données relatives à la prescription d’anticoagualant. La régression logistique a montré que seule la présence de D-dimères au-dessus de 3 mg/L était associée à un rapport de cotes significatif pour la TEV (7,04, intervalle de confiance à 95 % 2,43-20,84). Conclusions : La prévalence de la TEV chez les patients atteints de COVID-19 était plus élevée que la prévalence de référence en Alberta. L’analyse des pratiques de prescription a montré qu’une grande proportion de patients recevait un anticoagulant à plus forte dose.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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