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Enregistrement W1929256014 · doi:10.1111/j.1525-139x.2006.00151.x-i1

A Patient‐Focused Approach to Thrombolytic Use in the Management of Catheter Malfunction

2006· article· en· W1929256014 sur OpenAlexaff
Charmaine E. Lok, Alison Thomas, Lavern M. Vercaigne

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCatheterThrombusContext (archaeology)Intensive care medicineThrombolytic drugDialysisPresentation (obstetrics)Medical emergencySurgeryThrombolysisInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Thrombus‐related catheter malfunction is a significant problem for catheter‐dependent dialysis patients. The primary medical intervention is the local luminal installation of thrombolytic agents (TLAs). There are three major TLA installation methodologies: locking, push, and infusion protocols. A systematic literature review of existing TLA protocols for treating dialysis catheter malfunction was performed using the PubMed and EMBASE (Drugs and Pharmacology) databases from the time of each database's inception to August 2005. Thrombolytic administration was then categorized according to the patient's clinical need: (1) an acute/immediate requirement, such as when malfunction prohibits dialysis initiation, and (2) rescue therapy, such as when the thrombus threatens to significantly impair current or subsequent dialysis clearance. Published TLA protocols are discussed in the context of their clinical requirement (acute or rescue therapy). A unifying clinically relevant management algorithm that considers the etiology of catheter malfunction as being thrombus related or not, and an approach to TLA use based on clinical presentation is described. This algorithm was developed after a systematic review of the literature. The application of this treatment algorithm requires prospective validation and study.

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)0,001
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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