Management of Patients With Unprovoked Venous Thromboembolism: An Evidence-Based and Practical Approach
Notice bibliographique
Résumé
OPINION STATEMENT: The management of patients with unprovoked venous thromboembolism is a common and challenging clinical problem. Although the initial antithrombotic management is well-established, there is uncertainty about the optimal long-term anticoagulant management, specifically whether patients should receive a short (i.e., 3- to 6-month) duration of anticoagulant therapy or indefinite anticoagulation. Factors that may be considered to estimate patients' risk for recurrent thromboembolism include the mode of initial clinical presentation, as deep vein thrombosis or pulmonary embolism, patient sex, antecedent hormonal therapy use, thrombophilia, D-dimer levels, and residual vein occlusion in patients with deep vein thrombosis. Many of these factors have been integrated into clinical prediction guides which stratify patients with unprovoked venous thromboembolism according to their risk for disease recurrence and, thereby, can assist clinicians in decisions about the duration of anticoagulation. The objective of this review is to consider the evidence relating to the clinical significance of purported risk factors and provide a practical case-based approach to guide decisions on duration of anticoagulation for patients with unprovoked venous thromboembolism.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».