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Enregistrement W2064467450 · doi:10.1111/j.1492-7535.2004.01108.x

Heparin‐induced thrombocytopenia during renal replacement therapy

2004· article· en· W2064467450 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew Davenport

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeparin-Induced Thrombocytopenia and Thrombosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArgatrobanHeparinHeparin-induced thrombocytopeniaHemodialysisHirudinRenal replacement therapyThrombosisVenous thrombosisDiscovery and development of direct thrombin inhibitorsPlatelet factor 4Direct thrombin inhibitorAnticoagulantDialysisBivalirudinPlateletInternal medicineWarfarinThrombinDabigatran

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing awareness that antibodies to heparin/platelet factor 4 complex can develop in both those with acute renal failure treated with continuous forms of renal replacement therapy and, to a lesser extent, regular hemodialysis patients. Clinical manifestations include premature clotting of the extracorporeal circuit and increased central venous thrombosis with indwelling venous dialysis catheters, associated with thrombocytopenia and increased platelet activation. Nevertheless, a minority of patients who develop heparin/platelet factor 4 antibodies do not have thrombocytopenia or thrombosis. When systemic anticoagulation is also required to treat venous thrombosis, then synthetic heparinoids or the direct thrombin inhibitors argatroban or recombinant hirudins are the agents of choice. Neither the synthetic heparinoids nor hirudin, however, are without their own problems, in that a minority of patients may have cross-reacting antibodies against the currently available heparinoids, and antibodies may similarly develop against recombinant hirudin, in this case leading to a potentiation of anticoagulant activity and increased risk of hemorrhage.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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