Predictors of inferior vena cava filter retrieval in a population-based Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to determine the predictors of inferior vena cava (IVC) filter retrieval in a contemporary North American cohort of patients who received an IVC filter. METHODS: A retrospective population-based cohort study was conducted using Ontario administrative health data. Physician service fee codes were used to identify all adults with an IVC filter placement from January 1, 2010, to December 31, 2019. The cumulative incidence of filter retrieval over time was calculated, accounting for death as a competing risk. Multivariable sub-distribution hazard regression models were constructed to quantify the association between covariates and the likelihood of filter retrieval. RESULTS: A total of 5617 people received an IVC filter during the study period. Median follow-up was 1.8 years (interquartile range, 0.2-5.4 years). The probability of filter retrieval plateaued under 40% with most retrievals (96%; n = 2049 of 2135) occurring within 1 year of placement. Filter placement in a teaching hospital (hazard ratio, 1.85; 95% confidence interval, 1.60-2.02), and placement after 2016 were associated with a greater likelihood of filter retrieval. Older age and greater comorbidity were associated with a lower likelihood of filter retrieval. CONCLUSIONS: In this population-based study of IVC filter retrieval, less than 40% of filters were retrieved, mostly within 1 year of insertion. Better coordination and standardization of services responsible for follow-up of patients with IVC filters are needed.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».