Time Trends and Excess Mortality Compared to Population Controls after a First-Time Pulmonary Embolism or Deep Vein Thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent data on temporal trends in excess mortality for patients with pulmonary embolism (PE) and deep vein thrombosis (DVT) compared with the general population are scarce. A nationwide Swedish register study conducted from 2006 to 2018 including 68,960 PE and 70,949 DVT cases matched with population controls. Poisson regression determined relative risk (RR) for 30-day and 1-year mortality trends while Cox regression determined adjusted hazard ratios (aHRs). A significance level of 0.001 was applied. In PE cases, both 30-day mortality (12.5% in 2006 to 7.8% in 2018, RR: 0.95 [95% CI: 0.95–0.96], p < 0.0001) and 1-year mortality (26.5 to 22.1%, RR: 0.98 [0.97–0.98], p < 0.0001) decreased during the study period. Compared with controls, no significant change was seen in 30-day (aHR: 33.08 [95% CI: 25.12–43.55] to 24.64 [95% CI: 18.81–32.27], p = 0.0015 for interaction with calendar year) or 1-year (aHR: 5.85 [95% CI: 5.31–6.45] to 7.07 [95% CI: 6.43–7.78], p = 0.038) excess mortality. The 30-day excess mortality decreased significantly (aHR: 39.93 [95% CI: 28.47–56.00) to 24.63 [95% CI: 17.94–33.83], p = 0.0009) in patients with PE without known cancer before baseline, while the excess 1-year mortality increased (aHR: 3.55 [95% CI: 3.16–3.99] to 5.38 [95% CI: 4.85–5.98], p < 0.0001) in PE cases surviving to fill a prescription of anticoagulation. In DVT cases, 30-day and 1-year mortality declined, while excess mortality compared with controls remained stable. In general, the improved mortality following PE and DVT paralleled population trends. However, PE cases without cancer had decreasing excess 30-day mortality, whereas those surviving to fill a prescription for anticoagulant medication showed increasing excess 1-year mortality.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».