Predictors for the prescription of pharmacological prophylaxis for venous thromboembolism during hospitalization in Internal Medicine: a sub-analysis of the FADOI-NoTEVole study
Notice bibliographique
Résumé
Patients hospitalized in Internal Medicine Units (IMUs) may frequently experience both an increased risk for thrombosis and bleeding. The use of risk assessment models (RAMs) could aid their management. We present a post-hoc analysis of the FADOI-NoTEVole study, an observational, retrospective, multi-center study conducted in 38 Italian IMUs. The primary aim of the study was to evaluate the predictors associated with the prescription of thromboprophylaxis during hospitalization. The secondary objective was to evaluate RAMs adherence. Univariate analyses were conducted as preliminary evaluations of the variables associated with prescribing pharmacological thromboprophylaxis during hospital stay. The final multivariable logistic model was obtained by a stepwise selection method, using 0.05 as the significance level for entering an effect into the model. Thromboprophylaxis was then correlated with the RAMs and the number of predictors found in the multivariate analysis. Thromboprophylaxis was prescribed to 927 out of 1387 (66.8%) patients with a Padua Prediction score (PPS) ≥ 4. Remarkably, 397 in 1230 (32.3%) patients with both PPS ≥ 4 and an IMPROVE bleeding risk score (IBS) < 7 did not receive it. The prescription of thromboprophylaxis mostly correlated with reduced mobility (OR 2.31; 95% CI 1.90-2.81), ischemic stroke (OR 2.38; 95% CI 1.34-2.91), history of previous thrombosis (OR 2.46; 95% CI 1.49-4.07), and the presence of a central venous catheter (OR 3.00; 95% CI 1.99-4.54). The bleeding risk assessment using the IBS did not appear to impact physicians' decisions. Our analysis provides insight into how indications for thromboprophylaxis were determined, highlighting the difficulties faced by physicians with patients admitted to IMUs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».