Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Bleeding in a perioperative setting occurs due to multiple causes, but newer anticoagulant and antiplatelet therapies are increasingly used preoperatively. As a result, patients often can present for surgery with underlying hemostatic disorders due to these acquired disorders or following major surgery or trauma. Because bleeding occurs due to multiple causes, the addition of pharmacologic agents creates an acquired defect that complicates the surgical injury and may result in increased blood loss. An understanding of hemostasis and therapeutic approaches, especially those in our current clinical settings, is crucial in managing these patients. RECENT FINDINGS: Pharmacologic agents including antifibrinolytics and prohemostatic proteins are commonly administered, but a multimodal approach to management is important. Of note is that aprotinin has been reintroduced into the Canadian market in September 2011. Recombinant and purified coagulation therapies are under investigation, and provide clinicians specific agents to treat targeted deficiencies. SUMMARY: Nonsurgical bleeding in the operating room is the result of a multitude of factors including preoperative anticoagulants, dilution, fibrinolysis, and factor consumption. Therapeutic prohemostatic pharmacologic approaches, in addition to standard transfusion therapy, need to be considered in the prevention and treatment of coagulopathy in surgical patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».