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Enregistrement W4319445394 · doi:10.33962/roneuro-2022-017

Utilization of anticoagulant and antiplatelet medications among geriatric patients with neurosurgical diseases

2022· article· en· W4319445394 sur OpenAlexaff
Abdulrahman Al-Mirza, Omar Al-Taei, H. Saâdi, Tariq Al‐Saadi

Notice bibliographique

RevueRomanian Neurosurgery · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnticoagulantAnticoagulant drugAspirinGlasgow Coma ScaleNeurosurgeryTrauma centerMedical prescriptionEmergency medicineGeriatric traumaRetrospective cohort studyAnesthesiaInternal medicineSurgeryPoison controlInjury Severity ScoreInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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'admission1
Résumé présentoui

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