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Enregistrement W4403817725 · doi:10.5435/jaaos-d-24-00507

Ten-Year Trends in Venous Thromboembolism Prophylaxis at a High-Volume Arthroplasty Center

2024· article· en· W4403817725 sur OpenAlexaff
Juan D Lizcano, Matthew Sherman, Saad Tarabichi, Colin M. Baker, Yashas Reddy, Matthew S. Austin

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAspirinPulmonary embolismWarfarinDeep veinTranexamic acidVenous thromboembolismIncidence (geometry)Venous thrombosisThrombosisLow molecular weight heparinArthroplastyHeparinFondaparinuxInternal medicineAnesthesiaSurgeryAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Venous thromboembolism (VTE) prophylaxis is the standard of care after total joint arthroplasty. However, there have been changes in the prevalence of certain medication classes used by institutions over time driven by the literature and national clinical practice guidelines. The purpose of this study was to analyze the patterns of VTE medications over the past 10 years at our institution. METHODS: We identified 25,095 patients who underwent a primary total joint arthroplasty between 2012 and 2022. Medications for VTE prophylaxis included aspirin, warfarin, unfractioned heparin (UFH), low-molecular-weight heparin (LMWH), factor-Xa inhibitors (FXa), and antiplatelet agents different from aspirin and thrombin inhibitors. Tranexamic acid use was recorded. The rates of symptomatic VTE were calculated and categorized as deep vein thrombosis or pulmonary embolism. RESULTS: Venous thromboembolism rates decreased from 1.1% in 2012 to 0.2% in 2022 and ranged between 0.4% and 1.2% during the ten-year period. Although VTE incidence decreased in the past 4 years, an isolated increase was noted in 2021(1%). In 2012, the use of aspirin, warfarin, FXa, and UFH were 52.1%, 30.7%, 0%, and 16.2%, respectively, whereas in 2022, the rates for the same medications were 83.3%, 0.3%, 10.4%, and 1.8%, respectively. The use of LMWH, thrombin inhibitors, and other antiplatelet agents had minimal variation, and none of these medications surpassed 5% during this period. The aspirin dose changed from 325 mg in 2012 (96.5%) to 81 mg in 2022 (98.8%). Similarly, TXA use increased from 30.8% in 2012 to 84.9% in 2022. CONCLUSION: In the past 10 years, our institution has transitioned from warfarin, UFH, and high-dose aspirin to low-dose aspirin and FXa, exhibiting acceptably low deep vein thrombosis and diminishing pulmonary embolism rates during that time.

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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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