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Enregistrement W2040043014 · doi:10.1055/s-2002-32314

Optimizing Prophylaxis of Venous Thromboembolism

2002· review· en· W2040043014 sur OpenAlexaff
Alexander G.G. Turpie

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensHamilton Health SciencesHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFondaparinuxMedicineWarfarinHeparinIntensive care medicineOrthopedic surgeryVenous thromboembolismDrugDiscovery and development of direct thrombin inhibitorsPharmacologySurgeryInternal medicineThrombinThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thrombotic events contribute significantly to the morbidity, mortality, and health care costs of patients undergoing major orthopedic surgery. Despite therapy with unfractionated heparin, low-molecular-weight heparin, or warfarin, thrombotic events continue to occur at an unacceptably high rate in populations at risk. The need for improved prophylaxis against venous thromboembolism has resulted in the development of several new antithrombotics, both recently approved and investigational, that target specific steps in the hemostatic pathway. These include direct thrombin inhibitors, agents that inhibit the factor VIIa-tissue factor complex, and selective factor Xa inhibitors. Fondaparinux is the first of the selective factor Xa inhibitors. It was evaluated in the most comprehensive drug development program ever in major orthopedic surgery, culminating in four phase III trials involving more than 7000 enrollees, and is the first agent in its class to be approved by the U.S. Food and Drug Administration and the European Agency for the Evaluation of Medicinal Products. It has been suggested that fondaparinux's superior efficacy may be related to its ability to initiate selective inhibition of factor Xa and its predictable linear pharmacokinetics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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