Risico op veneuze trombo-embolische events in opgenomen patiënten (Padua s - Evidencio
Risico op veneuze trombo-embolische events in opgenomen patiënten (Padua score)
De Padua score werd ontwikkeld om opgenomen patiënten te stratificeren in hoog- en laag risicocategorieën ten aanzien van het risico op de ontwikkeilng van trombo-embolische events. Doel is hiermee patiënten die in aanmerking komen voor tromboseprofylaxe beter te identificeren.
Research authors: Barbar S, Noventa F, Rossetto V, Ferrari A, Brandolin B, Perlati M, De Bon E, Tormene D, Pagnan A, en Prandoni P.
Version: 1.22
  • Public
  • Internal medicine
  • {{ modelType }}
  • Details
  • Validate algorithm
  • Save input
  • Load input
Display
Units

{{section.title}}

Calculate the result

Set more parameters to perform the calculation

Padua score: punten

{{ resultSubheader }}
{{ chart.title }}
Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

Conditional information

Context informatie:
De Padua predictie score werd ontwikkeld met als doel om de stratifiactie van het risico op trombo-embolische events te optimaliseren bij patiënten die zijn opgenomen in het ziekenhuis.1 Patiënten met een hoog risico op trombo-embolische events komen in principe in aanmerking voor tromboseprofylaxe middels nadroparine s.c..

Model restricties:
Voorafgaand aan klinische toepassing, dient de Padua predictie score extern te worden gevalideerd in prospectieve studies. Daarnaast zal moeten worden aangetoond dat toepassing van de Padua predictie score in de klinische praktijk inderdaad leidt een meer rationeel en evidence-based gebruik van farmacologische tromboseprofylaxe.

Relevante opmerkingen:

  • De Padua score is ontwikkeld om patiënten met een verhoogd risico op VTE te identificeren, niet om VTE te diagnosticeren.
  • De Padua score staat geheel los van eventuele alternatieve indicaties om profylactische danwel therapeutische antistolling te starten.
  • Voorafgaand aan het eventueel starten van (profylactische) antistolling, dient het bloedingsrisico van de patiënt te worden geëvalueerd. 
  • The Padua score kan niet worden geëxtrapoleerd naar patiënten met een contraindicatie voor antistoling, aangezien deze patiënten werden geëxcludeerd in de originele studie.
Bronnen:
  1. Barbar S, Noventa F, Rossetto V, et al. A risk assessment model for the identification of hospitalized medical patients at risk for venous thromboembolism: the Padua Prediction Score. J Thromb Haemost. 2010;8(11):2450-7.
  2. Geerts WH, Bergqvist D, Pineo GF, et al. Prevention of venous thromboembolism: American College of Chest Physicians Evidence-Based Clinical Practice Guidelines (8th Edition). Chest 2008;133(Suppl. 6): 381–453.

{{ file.classification }}
PRO
Note
Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

This algorithm is provided for educational, training and information purposes. It must not be used to support medical decision making, or to provide medical or diagnostic services. Read our full disclaimer.

Underlying algorithms Part of
Comments
Comment
Please enter a comment
Comments are visible to anyone

Algorithm feedback

No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
{{ comment.content }}
logo

Please sign in to enable Evidencio print features

In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

https://www.evidencio.com/registration

Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


Evidencio Community Account Benefits


With an Evidencio Community account you can:

  • Create and publish your own prediction algorithms.
  • Share your prediction algorithms with your colleagues, research group, organization or the world.
  • Review and provide feedback on algorithms that have been shared with you.
  • Validate your algorithms and validate algorithms from other users.
  • Find algorithms based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
  • Use and save prediction algorithms and their data.
  • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential algorithms and decision trees.
  • Stay up-to-date with new algorithms in your field as they are published.
  • Create your own lists of favorite algorithms and topics.

A personal Evidencio account is free, with no strings attached!
Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction algorithms.


Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.
Evidencio v3.35 © 2015 - 2025 Evidencio. All Rights Reserved