Influence of hereditary or acquired thrombophilias on the treatment of venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Deficiency of antithrombin, protein C, and protein S increases the risk of a first venous thromboembolism (VTE) by at least 10-fold and is rare (i.e., <0.5% of population), whereas factor V Leiden and the prothrombin G20210A gene increase this risk by 2-5-fold and are common (2-5% of whites). Antiphospholipid antibodies are considered acquired thrombophilic states. Testing for these abnormalities is widespread. This review will consider if the results of testing should influence how patients with VTE are treated. RECENT FINDINGS: There are no randomized trials that have compared testing for thrombophilia with no testing; consequently, current assessments of whether testing should influence treatment of VTE are based on indirect evidence. Observational studies indicate that anticoagulants are equally effective in patients with and without thrombophilia; therefore, the presence of thrombophilia should not influence the choice of anticoagulant or the intensity of therapy. A lupus anticoagulant, however, can complicate monitoring of vitamin K antagonist therapy. The risk of recurrent VTE after stopping anticoagulant therapy may be higher in patients with thrombophilia, but not enough to influence whether anticoagulants should be stopped at 3 months or continued indefinitely. SUMMARY: Thrombophilia should rarely influence the treatment of VTE. Therefore, routine thrombophilia testing of patients with VTE is not indicated as a way to guide treatment decisions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».