MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2054001622 · doi:10.1111/j.1365-2141.2009.07734.x

Does acetyl salicylic acid (ASA) have a role in the prevention of venous thromboembolism?

2009· review· en· W2054001622 sur OpenAlexaff
Ganesan Karthikeyan, John W. Eikelboom, Alexander G.G. Turpie, Jack Hirsh

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAspirinWarfarinVenous thromboembolismHeparinRandomized controlled trialIntensive care medicinePlaceboSalicylic acidAnticoagulantLow molecular weight heparinClinical trialInternal medicineAlternative medicineThrombosisAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guidelines differ on whether acetyl salicylic acid (ASA, aspirin) should be used for prophylaxis in patients at high-risk of venous thromboembolism (VTE), principally because of differences in perceptions of its efficacy. ASA is an attractive therapeutic option because it is inexpensive, easy to administer and does not require monitoring. We critically reappraised the evidence from randomized controlled trials for the efficacy of ASA in VTE prevention. ASA is clearly efficacious in preventing VTE compared to placebo or no treatment, but appears to be less efficacious than the low molecular weight heparins in small trials. There is little data for ASA in comparison with unfractionated heparin and warfarin. A large randomized controlled trial is required to clarify the role of ASA compared to contemporary anticoagulant strategies for the prevention of VTE.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations47
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of HaematologyMême sujetVenous Thromboembolism Diagnosis and ManagementTravaux en français237 207