Notice bibliographique
Résumé
Venous thromboembolism is the most common preventable cause of death in surgical patients. Thromboprophylaxis, using mechanical methods to promote venous outflow from the legs and antithrombotic drugs, provides the most effective means of reducing morbidity and mortality in these patients. Despite the evidence supporting thromboprophylaxis, it remains underused because surgeons perceive that the risk of venous thromboembolism is not high enough to justify the potential hemorrhagic complications of anticoagulant use. The risk of venous thromboembolism is determined by patient characteristics and by the type of surgery that is performed. In this paper we identify the risk factors for venous thromboembolism and provide a scheme for stratifying surgical patients according to their risk. We describe the mechanism of action of the various forms of thromboprophylaxis and outline the evidence supporting thromboprophylaxis in different surgical settings. Finally, we recommend optimal forms of thromboprophylaxis in patients who undergo various types of surgery. Intermittent pneumatic compression, with or without elastic stockings, can be used for thromboprophylaxis in patients who undergo neurosurgical procedures; for patients who undergo vascular or cardiovascular procedures, long-term acetylsalicylic acid should be used for thromboprophylaxis. Low-molecular-weight heparin (LMWH) or warfarin is the choice for patients with spinal cord operations and all patients with major trauma who do not have contraindications to anticoagulation should receive thromboprophylaxis with LMWH.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».