Event rates and risk factors for venous thromboembolism and major bleeding in a population of hospitalized adult patients with acute medical illness receiving enoxaparin thromboprophylaxis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to describe the event rates and risk-factors for symptomatic venous thromboembolism (VTE) and major bleeding in a population of hospitalized acutely ill medical patients. METHODS: Patients ≥40 years old and hospitalized for acute medical illness who initiated enoxaparin prophylaxis were selected from the US Optum research database. Rates of symptomatic VTE and major bleeding at 90-days were estimated via the Kaplan-Meier (KM) method. Risk factors were identified via the Cox proportional hazards model. RESULTS: A total of 123,022 patients met the selection criteria. The KM rates of VTE and major bleeding at 90-days were 3.5 % and 2.2 %, respectively. Among subgroups, the risk of VTE varied from 3.0 % in patients with ischemic stroke to 6.9 % in patients with a cancer-related hospitalization, and the risk of major bleeding varied from 1.9 % in patients with inflammatory conditions to 3.6 % in patients with ischemic stroke. Key risk factors for VTE were prior VTE (HR=4.15, 95 % confidence interval [CI] 3.80-4.53), cancer-related hospitalization (HR=2.35, 95 % CI 2.10-2.64), and thrombophilia (HR=1.64, 95 % CI 1.29-2.08). Key risk factors for major bleeding were history of major bleeding (HR=2.17, 95 % CI 1.72-2.74), history of non-major bleeding (HR=2.46, 95 % CI 2.24-2.70), and hospitalization for ischemic stroke (2.42, 95 % CI 2.11-2.78). CONCLUSION: There is substantial heterogeneity in the event rates for VTE and major bleeding in acute medically ill patients. History of VTE and cancer related hospitalization represent profiles with a high risk of VTE, where continued VTE prophylaxis may be warranted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle