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Enregistrement W1967655607 · doi:10.1055/s-2001-14668

Epidemiology of Venous Thromboembolism

2001· review· en· W1967655607 sur OpenAlexaff
Clive Kearon

Notice bibliographique

RevueSeminars in Vascular Medicine · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensJuravinski HospitalHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Factor V LeidenRisk factorEpidemiologyPopulationInternal medicineVenous thrombosisDeep veinThrombosisProtein S deficiencyHyperhomocysteinemiaMalignancyThrombophiliaProtein CPediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The annual incidence of diagnosed venous thromboembolism (VTE) is 1 to 2 events per 1000 of the general population. VTE is very uncommon before age 20 years and, after 40 years of age, the incidence about doubles with each decade. Over half of episodes of VTE are deep vein thrombosis (DVT), and three quarters are first episodes. The incidence of VTE is similar in men and women and lower in Asians than it is in Caucasians or Africans. Hereditary risk factors include the factor V Leiden mutation; the G20210A prothrombin gene mutation; and deficiencies of protein C, protein S, and antithrombin. Hyperhomocysteinemia and elevated levels of factors I, VIII and XI, which may be hereditary and/or acquired, are also risk factors. Acquired risk factors include malignancy, hospitalization, surgery, venous trauma, immobilization, estrogen therapy, pregnancy, and the antiphospholipid antibodies. Risk factors for a first episode of VTE are generally also risk factors for recurrence, although the associated relative risk for thrombosis may differ for a first and subsequent event.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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