Notice bibliographique
Résumé
Cardiac surgery exerts a significant strain on the blood bank services and is a model example in which a multi-modal blood-conservation strategy is recommended. Significant bleeding during cardiac surgery, enough to cause re-exploration and/or blood transfusion, increases morbidity and mortality. Hyper-fibrinolysis is one of the important contributors to increased bleeding. This knowledge has led to the use of anti-fibrinolytic agents especially in procedures performed under cardiopulmonary bypass. Nothing has been more controversial in recent times than the aprotinin controversy. Since the withdrawal of aprotinin from the world market, the choice of antifibrinolytic agents has been limited to lysine analogues either tranexamic acid (TA) or epsilon amino caproic acid (EACA). While proponents of aprotinin still argue against its non-availability. Health Canada has approved its use, albeit under very strict regulations. Antifibrinolytic agents are not without side effects and act like double-edged swords, the stronger the anti-fibrinolytic activity, the more serious the side effects. Aprotinin is the strongest in reducing blood loss, blood transfusion, and possibly, return to the operating room after cardiac surgery. EACA is the least effective, while TA is somewhere in between. Additionally, aprotinin has been implicated in increased mortality and maximum side effects. TA has been shown to increase seizure activity, whereas, EACA seems to have the least side effects. Apparently, these agents do not differentiate between pathological and physiological fibrinolysis and prevent all forms of fibrinolysis leading to possible thrombotic side effects. It would seem prudent to select the right agent knowing its risk-benefit profile for a given patient, under the given circumstances.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».