Notice bibliographique
Résumé
la pared vascular, estasis e hipercoagulabilidad– los dos ultimos predominan como factores causales del tromboembolismo venoso (TEV). El termino trombofilia fue introducido por Egeberg en 1965 para describir una tendencia a la trombosis venosa en una familia noruega en la que demostro una deficiencia de antitrombina [1]. Desde entonces, con una mejor comprension de la cascada de la coagulacion junto con el desarrollo de complejas investigaciones moleculares, se ha ampliado la definicion de trombofilia, que ahora incluye cualquier anomalia que se asocia con el TEV. La trombofilia puede ser congenita o adquirida. La deficiencia de antitrombina y la disfibrinogenemia fueron las primeras trombofilias hereditarias descritas [1,2]. Desde 1993, tras el descubrimiento de la resistencia de la proteina C activada [3], las trombofilias hereditarias se clasifican habitualmente en dos grupos: las secundarias a una reduccion del nivel de algun inhibidor de la coagulacion y las debidas al incremento de los niveles o funcion de factores de la coagulacion [4]. Los principales estados trombofilicos adquiridos son el sindrome antifosfolipido (SAF), la hiperhomocistinemia (HHC) [5], el embarazo, el cancer, la utilizacion de contraceptivos orales o de tratamiento hormonal sustitutivo, la trombocitopenia inducida por la heparina, la enfermedad de Behcet y la enfermedad inflamatoria intestinal activa [6] (cuadro 1). Este articulo se centra en el sindrome antifosfolipido y en la HHC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».