Incidence of venous thromboembolic disease and risk of bleeding in critically ill patients with hematologic malignancies: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Our objectives were to describe the use of thromboprophylaxis and the incidence of VTE/bleeding in critically ill patients with hematologic malignancies (HM). Design Retrospective cohort study (2014–2022). Setting Medic-Surgical Intensive Care Unit (ICU) in a tertiary care academic center. Patients Adult patients admitted to ICU with a concomitant diagnosis of a hematological malignancy. Interventions None. Main variables of interest We analyzed demographic data, use of thromboprophylaxis and secondary outcomes that included incidence of VTE (venous thromboembolism), bleeding , mortality, severity scores and organ support. We applied a multivariable logistic regression model to examine the risk of thrombosis in the ICU. Results We included 862 ICU admissions (813 unique patients). Thromboprophylaxis was given during 65% of admissions (LMWH 14%, UFH 8%, and SCDs 43%); in 21% it was contraindicated due to thrombocytopenia ; 14% of cases lacked documentation on prophylaxis. There were 38 unique incident cases of VTE (27 DVT , 11 PE), constituting 4.4% of ICU episodes. Most of VTE cases happened in patients with various degrees of thrombocytopenia. In the multivariable analysis, SOFA score on the first ICU day was independently associated (OR 0.85, 95% CI 0.76−0.96) with the risk of VTE. Bleeding occurred in 7.2% (minor) and 14.4% (major) of episodes; most frequent sites being CNS , abdomen/GI and pulmonary. Conclusions In this cohort of critically ill patients with HM, there was considerable variability in the utilization of DVT prophylaxis, with predominant use of SCDs. The incidence of VTE was 4.4% and major bleeding 14%. Clinical Trial Registration NCT05396157. Venous Thromboembolism in Hematologic Malignancy and Hematopoietic Cell Transplant Patients: a Retrospective Study ( https://clinicaltrials.gov/ ).
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».