Venous Thromboembolism After Acute Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment for venous thromboembolism (VTE) is highly effective in preventing morbidity and mortality, yet pulmonary embolism (PE) accounts for up to 25% of early deaths after stroke. This is because the current diagnostic paradigm is reactive rather than proactive: the clinician responds to VTE when it becomes symptomatic, in the expectation that initiation of treatment will prevent progression to more serious manifestations. This approach is flawed, because sudden death from PE is frequently unheralded and nonfatal symptomatic pulmonary emboli are often unrecognized or misdiagnosed. SUMMARY OF COMMENT: Morbidity and mortality from PE could be reduced either by more effective thromboprophylaxis or earlier diagnosis and treatment of established VTE. The fact that early use of short-term, low-dose, unfractionated heparin (UFH) is not associated with sustained, clinically meaningful benefit suggests that a fundamental change in the diagnostic approach to VTE is needed, one which requires a greater appreciation that clinically apparent events are merely the tip of the thromboembolism iceberg. CONCLUSIONS: Research into a strategy of screening for subclinical VTE in these patients is needed, with a view to identifying a subgroup at risk of progression to symptomatic and life-threatening events, in whom outcome might be improved by anticoagulation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».