Utilization of anticoagulant and antiplatelet medications among geriatric patients with neurosurgical diseases
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To study the utilization patterns of anticoagulant and antiplatelet medications among geriatric patients with neurosurgical conditions in the neurosurgical department at Khoula Hospital, Muscat, Sultanate of Oman. Introduction: Anticoagulant and antiplatelet presumption is a worry in neurosurgical patients, that suggests a subtle balance between the risk of thromboembolism against the risk of peri- and postoperative haemorrhage. Patients taking those medications were found to have an increased risk of bleeding from traumatic and traumatic events. Materials and Methods: A retrospective study of geriatric cases admitted to the Neurosurgery Department in Khoula Hospital (KH) as an example of a neurosurgical center in Sultanate of Oman, from January 2016 to 31st December 2019. Patients demographics, diagnosis, length of hospital stay (LOS), Glasgow Coma Scale (GCS), length of ICU admission, and treatment proposed were recorded. Results: The most common diagnostic category was trauma (35.4%). 16.0 % of the patients were taking anticoagulant medications. Patients with traumatic brain injury (TBI) were found to have a higher rate of using anticoagulant medications (36.6%). There was a significant difference between the LOS, type of intervention, ICU admission, and the usage of anticoagulant and antiplatelet drugs (p<0.05). Enoxaparin was the most commonly used anticoagulant agent. 19.6 % of the patients were taking antiplatelet medications. This study was showed that aspirin is the most commonly used antiplatelet agent among different neurosurgical pathologies. Conclusion: Patients with TBI were found to have a higher rate of using anticoagulant medications. Decisions regarding prescription and resumption of anticoagulants and antiplatelet medications should be taken on a case-by-case basis involves multidisciplinary and holistic approaches.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».