Abstract 13200: Changes in Thrombi-Inflammatory Biomarkers Associated With Therapeutic Heparin in Non-Critically Ill Patients Hospitalized With COVID-19: A Pre-Specified Secondary Analysis of the ACTIV4a and ATTACC Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: SARS-CoV-2 infection potentiates thromboinflammation contributing to poor outcomes in COVID-19. In non-critically ill patients hospitalized for COVID-19, therapeutic-dose heparin improves clinical outcomes. We hypothesized therapeutic-dose heparin impacts thromboinflammatory biomarkers in patients hospitalized for COVID-19 infection. Methods: We conducted a pre-specified secondary analysis of a multi-platform open-label, randomized trial comparing therapeutic-dose versus usual-care thromboprophylaxis-dose heparin in non-critically ill patients hospitalized for COVID-19. Inflammatory markers were analyzed using Wilcoxon rank-sum test and compared based on treatment. Ordinal logistic regression models evaluated for relative D-Dimer change (measured at baseline, day 1, day 3). Odds ratio of a 3-level ordinal outcome (death, survival with organ support, or survival without organ support through 21 days) was determined for relative change. Results: Of 1510 patients, 528 had a D-Dimer on baseline and day 1, and 432 on baseline and day 3. Median age was 60 years (IQR: 50-69) with 41% female and 66% under-represented minorities. Compared to usual-care, therapeutic-dose heparin was associated with a greater drop in D-Dimer at days 1 and 3; other biomarkers were unaffected by treatment (Table 1). D-Dimer at baseline and day 1 had an OR 0.93 (95% CI: 0.88, 0.98) whereas baseline and day 3 had an OR 0.86 (95% CI: 0.78, 0.94) of the ordinal outcome translating in a higher odds of surviving without the need for organ support (adjusted for treatment, gender, and age). Conclusion: In this randomized controlled trial therapeutic-dose heparin was associated with an early reduction in D-Dimer and clinical improvement, suggesting thromboinflammatory mechanisms whereby treatment conferred a clinical benefit. Temporal changes in D-dimer could predict treatment response or may signal need for alternative therapies.
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 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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».