Hemorrhage induced by Thrombolysis: new insights from a real-world pharmacovigilance study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Hemorrhage represents the most common and serious side effect of thrombolytic therapy. Many studies have compared the risk of bleeding between different thrombolytic therapy, but analysis of time-to-onset for hemorrhage induced by thrombolysis is yet sparse. Methods: We conducted a retrospective study based on the adverse drug reaction reports on antithrombotic agents collected by the Henan Adverse Drug Reaction Monitoring Center. We assessed the reporting odds ratio to determine the disproportionate reporting signals for bleeding and the Weibull shape parameter was used to evaluate the time-to-onset data. Results: In the signal detection, crude low molecular weight heparin-hemorrhage was found as a positive signal. The hemorrhage for most antithrombotic agents was random failure profiles. In particular, the hazard of hemorrhage decreased over time for warfarin and clopidogrel and increased for alteplase, nadroparin, and dipyridamole. Conclusions: We found that the patients taking Crude low molecular weight heparins were more likely to bear hemorrhagic side effects, which may be attributed to the severely irrational use of this medication under improper management. The risk of bleeding decreased over time for warfarin and clopidogrel and increased for alteplase, nadroparin, and dipyridamole.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 ».