The role of low-molecular-weight heparins in the prevention and treatment of venous thromboembolism in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence suggests that low-molecular-weight heparins are the drug of choice for the prevention and treatment of venous thromboembolism in patients with cancer. For prophylaxis in the surgical setting, once-daily subcutaneous injections of low-molecular-weight heparin are as effective and safe as multiple doses of unfractionated heparin. Extending prophylaxis with low-molecular-weight heparins beyond hospitalization was recently found to reduce safely the risk of postoperative thrombosis after abdominal surgery for cancer. For the long-term treatment of deep vein thrombosis and in select patients with pulmonary embolism, recently completed clinical trials have shown that secondary prophylaxis with low-molecular-weight heparin is feasible and more effective than oral anticoagulant therapy in preventing recurrent venous thromboembolism in cancer patients. There is also evidence that low-molecular-weight heparins are effective in cancer patients who develop recurrent thrombosis while on warfarin therapy. Lastly, the potential antineoplastic effects of low-molecular-weight heparins make these agents an attractive option in patients with cancer. Although the management of cancer patients with venous thromboembolism remains challenging, low-molecular-weight heparins have simplified and improved the prevention and treatment of venous thromboembolism in these high-risk patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».