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Enregistrement W2089131154 · doi:10.1177/1076029610391652

The Risk of Venous Thrombosis, Including Cerebral Vein Thrombosis, Among Women With Thrombophilia and Oral Contraceptive Use

2011· review· en· W2089131154 sur OpenAlexaff
Natalie Dayan, Christina Holcroft, Vicky Tagalakis

Notice bibliographique

RevueClinical and Applied Thrombosis/Hemostasis · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrombophiliaMedicineOdds ratioConfidence intervalObstetricsVenous thrombosisThrombosisGynecologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several small studies have reported an elevated risk of venous thrombosis (VT) with thrombophilia and oral contraceptive (OCP) use. We aimed to summarize the risk of VT among women with thrombophilia and OCP use and to assess the interaction between the 2 factors. We selected 15 studies that assessed the prevalence of OCP use and thrombophilia among reproductive-aged women. Odds ratios (ORs) were calculated for each study and pooled using the random effects model. We found an increased risk of VT among women with OCP use (pooled OR 3.0, 95% confidence interval [CI] 1.9-4.5) and with thrombophilia (pooled OR 4.5, CI 3.4-5.9), respectively. Heterogeneity was significant (I (2) >80%). Women with both thrombophilia and OCP use had a 14-fold risk of VT compared to healthy OCP nonusers (pooled OR 14.25, CI 6.2-32.8). Oral contraceptive use and thrombophilia similarly increase VT risk. Our study confirms an interaction between OCP use and thrombophilia.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,248 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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