MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4416382471 · doi:10.1136/gutjnl-2025-335134

Acute upper gastrointestinal bleeding in the UK: 2022 audit update

2025· article· en· W4416382471 sur OpenAlexaff
Gaurav Nigam, Kathryn Oakland, Sarah Hearnshaw, John Grasnt-Casey, Paul Davies, Paula Dhiman, Shane W. Goodwin, Bhaskar Kumar, Elizabeth Ratcliffe, Joanna Leithead, Raman Uberoi, Lise J Estcourt, Vipul Jairath, Simon Travis, Adrian J. Stanley, Andrew Douds

Notice bibliographique

RevueGut · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Bleeding Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesBritish Society of Interventional radiologyAssociation of Upper Gastrointestinal Surgery of Great Britain and IrelandNational Institute for Health and Care ResearchNHS Blood and Transplant
Mots-clésAuditMultidisciplinary approachUpper gastrointestinal bleedingBlood transfusionRisk assessmentMEDLINEMultidisciplinary team

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute upper gastrointestinal bleeding (AUGIB) is a common medical emergency with evolving demographics and management strategies, particularly in medical/endoscopic therapy and transfusion strategies. OBJECTIVE: To provide key data of the most recent 2022 UK audit and compare it with the preceding audit in 2007. DESIGN: Prospective multicentre audit conducted from 3 May to 2 July 2022, including adults (≥16 years) with AUGIB across 147 UK hospitals (response rate 86% vs 84% in 2007). AUGIB was defined by clinical symptoms (haematemesis, haematochezia, coffee ground vomiting or melaena confirmed by medical personnel). Patients were followed until discharge, death or 28 days, with re-admissions during the study period counted as new episodes. RESULTS: Among 5141 patients (59% male; median age 69), 15% had cirrhosis, 19% reported excess alcohol use, 7% used non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and 46% were on antithrombotics. Most (77%) were new admissions, who were younger with fewer comorbidities, while the remainder bled during hospitalisation. Peptic ulcer disease accounted for 32% of cases, varices for 10% and no abnormality was found in 33%. Pre-endoscopic risk stratification was not performed in 42%.Compared with 2007, patients in 2022 had higher comorbidity (67% vs 50%), more cirrhosis (15% vs 9%), greater anticoagulant use (31% vs 13%) and higher transfusion rates (50% vs 43%). In 2022, among early transfusions (pre-endoscopy or within first 24 hrs; 38%), 43% were given at haemoglobin (Hb)>70 g/L, with 24% classified as inappropriate due to haemodynamic stability. A signal of harm was observed: while inappropriate transfusion was not associated with rebleeding at either 70 or 80 g/L, at 80 g/L it was linked to higher adjusted mortality (adjusted OR (aOR) 1.60, 95% CI 1.00 to 2.56).Inpatient endoscopy was more common (83% vs 74%), though endotherapy use remained modest (27% vs 23%). Salvage therapy rates were unchanged (3.3% vs 3.1%) but shifted from surgery to interventional radiology. Outcomes improved, with lower rebleeding (9.7% vs 13.3%), reduced in-hospital mortality (8.8% vs 10.0%) and shorter median stay (5 vs 6 days). In multivariate analysis, mortality was independently predicted by older age (≥80 years: aOR 2.32, 95% CI 1.64 to 3.30), shock (aOR 2.22, 95% CI 1.53 to 3.17) and comorbidity, while lower Hb at presentation increased risk (≤70 g/L: aOR 1.56, 95% CI 1.15 to 2.11). Anticoagulant use was associated with increased mortality (aOR 1.43, 95% CI 1.11 to 1.85), whereas NSAID use (aOR 0.49, 95% CI 0.25 to 0.96) and antiplatelet use (aOR 0.68, 95% CI 0.54 to 0.87) were associated with lower mortality. CONCLUSIONS: Despite a higher-risk case mix and incomplete adherence to guidelines (notably in transfusion thresholds and risk stratification), outcomes in AUGIB have improved. The observation of increased mortality with liberal transfusion above 80 g/L in stable patients reinforces the importance of restrictive transfusion practice. Quality improvement initiatives focused on risk stratification, endoscopic training and multidisciplinary care could further enhance outcomes in the UK and internationally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGutMême sujetGastrointestinal Bleeding Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207