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Enregistrement W4387750674 · doi:10.14309/01.ajg.0000952776.27305.8e

S784 Use of Antiplatelet Therapy Without Clear Medical Indications in Patients With Upper Gastrointestinal Bleeds

2023· article· en· W4387750674 sur OpenAlexaffabout
Kevin Kecskemeti, Mark Borgaonkar, Jerry McGrath

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionMedical recordUpper gastrointestinal bleedingRetrospective cohort studyClopidogrelDemographicsCohortInternal medicineEmergency medicinePediatricsEndoscopyAspirin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Recent studies have shown increasing usage of antiplatelet medication to treat a variety of chronic conditions. Although these medications improve survival in certain conditions, antiplatelet agents increase the risk of upper GI bleeds (UGIBs). This study aimed to assess the prevalence of antiplatelet therapy and their medical indications in patients who had UGIBs at our institution. Methods: This retrospective cohort study recruited all patients from a single academic tertiary gastroenterology practice who received endoscopic treatment for upper GI bleeds during the years 2015-2022. Patients were identified using physician billing codes for endoscopic treatment for upper GI bleeds. Information regarding demographics, medications, and previous GI diagnoses were collected using endoscopy reports and medication records from the local hospital medical database. We documented antiplatelet medication status at time of endoscopic treatment for UGIB. We assessed medical indication for the antiplatelet therapy based on the Canadian Cardiovascular Society guidelines on antiplatelet therapy1. We analyzed the patient’s physician narrative reports for these conditions and the documented rationale for first prescribing the medication. Furthermore, we defined a recent medication prescription as any therapy that was initiated 3 months prior to the UGIB. All the information was coded using a standardized data sheet and entered into SPSS for data analysis. Results: Data were collected from 102 upper GI bleeds. The average patient age of the sample was 62.9 years old. The sample consisted of 70 males (68%) and 32 females (31%). In total, 27 patients were prescribed antiplatelet therapy at time of the UGIB. The most common medical indications for antiplatelet therapy were previous PCI with 33%, CABG with 15% and stroke with 11% (Table 1). Meanwhile, 30% of all patients prescribed antiplatelet therapy had no clear medical indication for therapy. 33% of patients began their antiplatelet therapy within 3 months of their UGIB. Conclusion: At the time of endoscopic treatment for upper GI bleed, a third of patients on antiplatelet medications had no clear medical indications. This may place patients at risk of UGIBs without gaining reciprocal benefits from therapy. Research at other centers involving compressive patient datasets can help further investigate this phenomenon. Resources: 1-https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21640290/ Table 1. - Medical Indications for Antiplatelet Therapy Medical Indications Number of Patients Percentage PCI 9 33.3 CABG 4 14.8 Stroke 3 11.1 ACS 2 7.4 No clear indication 8 29.6 Total 27 100.0 PCI (percutaneous coronary intervention), CABG (coronary artery bypass graft), ACS (acute coronary syndrome).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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