Improving evidence on anticoagulant therapies for venous thromboembolism in children: key challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Venous thromboembolism (VTE) is increasingly diagnosed in pediatric patients, and anticoagulant use in this population has become common, despite the absence of US Food and Drug Administration (FDA) approval for this indication. Guidelines for the use of anticoagulants in pediatrics are largely extrapolated from large randomized controlled trials (RCTs) in adults, smaller dose-finding and observational studies in children, and expert opinion. The recently FDA-approved direct oral anticoagulants (DOACs), such as dabigatran, rivaroxaban, apixaban, and edoxaban, provide potential advantages over oral vitamin K antagonists and subcutaneous low-molecular-weight heparins (LMWHs). However, key questions arise regarding their potential off-label clinical application in pediatric thromboembolic disease. In this Perspective, we provide background on the use of LMWHs such as enoxaparin as the mainstay of treatment of pediatric provoked VTE; identify key questions and challenges with regard to DOAC trials and future DOAC therapy in pediatric VTE; and discuss applicable lessons learned from the recent pilot/feasibility phase of a large multicenter RCT of anticoagulant duration in pediatric VTE. The challenges and lessons learned present opportunities to improve evidence for anticoagulant therapies in pediatric VTE through future clinical trials.
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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 | 0,136 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».