Post‐thrombotic syndrome: prevalence, prognostication and need for progress
Notice bibliographique
Résumé
Despite considerable progress in the diagnosis and treatment of deep-vein thrombosis (DVT) of the lower extremities, one of every 2-3 patients will develop within 2 years post-thrombotic sequelae, which are severe in approximately 10% of cases and produce considerable socio-economic consequences. Among factors potentially related to the development of the post-thrombotic syndrome (PTS) are older age, obesity, a history of previous ipsilateral DVT, iliac-femoral location of the current thrombosis, failure to promptly recover from the acute symptoms and insufficient quality of oral anticoagulant therapy. Based on recent findings, the lack of vein recanalization within the first 6 months after DVT appears to be an important predictor of PTS, while the role of venous reflux is controversial. According to the results of recent clinical studies, the prompt administration of adequate compression elastic stockings in patients with symptomatic DVT has the potential to halve the frequency of PTS, and when carefully supervised and instructed to wear proper elastic stockings, more than 50% of patients have the potential to either remain stable or improve during long-term follow-up. Nevertheless, due to limitations in current therapies, the management of PTS is demanding and often frustrating. Further research is required to optimize the prevention and management of this common and burdensome complication of DVT.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».