Notice bibliographique
Résumé
In the normal course of the delivery of care, anesthesiologists encounter many patients who are receiving drugs that affect platelet function as a fundamental part of primary and secondary management of atherosclerotic thrombotic disease. There are several antiplatelet drugs available for use in clinical practice and several under investigation. Aspirin and clopidogrel (alone and in combination) have been the most studied and have the most favorable risk-benefit profiles of drugs currently available. Prasugrel was recently approved for patients with acute coronary syndrome undergoing percutaneous interventions. Other drugs such as dipyridamole and cilostazol have not been as extensively investigated. There are several newer investigational drugs such as cangrelor and ticagrelor, but whether they confer significant additional benefits remains to be established. Management of patients who are receiving antiplatelet drugs during the perioperative period requires an understanding of the underlying pathology and rationale for their administration, pharmacology and pharmacokinetics, and drug interactions. Furthermore, the risk and benefit assessment of discontinuing or continuing these drugs should be made bearing in mind the proposed surgery and its inherent risk for bleeding complications as well as decisions relating to appropriate use of general or some form of regional anesthesia. In general, the safest approach to prevent thrombosis seems to be continuation of these drugs throughout the perioperative period except where concerns about perioperative bleeding outweigh those associated with the development of thrombotic occlusion. Knowledge of the pharmacodynamics and pharmacokinetics of antiplatelet drugs may allow practitioners to anticipate difficulties associated with drug withdrawal and administration in the perioperative period including the potential for drug interactions.
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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) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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; 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 ».