MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380537314 · doi:10.2196/45586

Adoption of a National Prophylactic Anticoagulation Guideline for Hospitalized Pregnant Women With COVID-19: Retrospective Cohort Study

2023· article· en· W4380537314 sur OpenAlexvenueno aff
Yeon Mi Hwang, Samantha N. Piekos, Tanya Sorensen, Leroy Hood, Jennifer Hadlock

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyCoagulopathyGuidelineContraindicationAnticoagulantCohortCohort studyPediatricsPregnancyPopulationEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Both COVID-19 and pregnancy are associated with hypercoagulability. Due to the increased risk for thrombosis, the United States National Institute of Health's recommendation for prophylactic anticoagulant use for pregnant patients has expanded from patients hospitalized for severe COVID-19 manifestation to all patients hospitalized for the manifestation of COVID-19 (no guideline: before December 26, 2020; first update: December 27, 2022; second update: February 24, 2022-present). However, no study has evaluated this recommendation. OBJECTIVE: The objective of this study was to characterize prophylactic anticoagulant use among hospitalized pregnant people with COVID-19 from March 20, 2020, to October 19, 2022. METHODS: This was a retrospective cohort study in large US health care systems across 7 states. The cohort of interest was pregnant patients who were hospitalized with COVID-19, without previous coagulopathy or contraindication to anticoagulants (n=2767). The treatment group consisted of patients prescribed prophylactic dose anticoagulation between 2 days before and 14 days after COVID-19 treatment onset (n=191). The control group was patients with no anticoagulant exposure between 14 days before and 60 days after COVID-19 treatment onset (n=2534). We ascertained the use of prophylactic anticoagulants with attention to the updates in guidelines and emerging SARS-CoV-2 variants. We propensity score matched the treatment and control group 1:1 on the most important features contributing to the prophylactic anticoagulant administration status classification. Outcome measures included coagulopathy, bleeding, COVID-19-related complications, and maternal-fetal health outcomes. Additionally, the inpatient anticoagulant administration rate was validated in a nationwide population from Truveta, a collective of 700 hospitals across the United States. RESULTS: The overall administration rate of prophylactic anticoagulants was 7% (191/2725). It was lowest after the second guideline update (no guideline: 27/262, 10%; first update: 145/1663, 8.72%; second update: 19/811, 2.3%; P<.001) and during the omicron-dominant period (Wild type: 45/549, 8.2%; Alpha: 18/129, 14%; Delta: 81/507, 16%; and Omicron: 47/1551, 3%; P<.001). Models developed on retrospective data showed that the variable most associated with the administration of inpatient prophylactic anticoagulant was comorbidities prior to SARS-CoV-2 infection. The patients who were administered prophylactic anticoagulant were also more likely to receive supplementary oxygen (57/191, 30% vs 9/188, 5%; P<.001). There was no statistical difference in a new diagnosis of coagulopathy, bleeding, or maternal-fetal health outcomes between those who received treatment and the matched control group. CONCLUSIONS: Most hospitalized pregnant patients with COVID-19 did not receive prophylactic anticoagulants across health care systems as recommended by guidelines. Guideline-recommended treatment was administered more frequently to patients with greater COVID-19 illness severity. Given the low rate of administration and differences between treated and untreated cohorts, efficacy could not be assessed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetCOVID-19 Impact on ReproductionTravaux en français237 207