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Enregistrement W2102216347 · doi:10.1177/2040620712453067

Advances in oral anticoagulation treatment: the safety and efficacy of rivaroxaban in the prevention and treatment of thromboembolism

2012· article· en· W2102216347 sur OpenAlexaff
Alexander G.G. Turpie

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Hematology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesBayer HealthCare
Mots-clésMedicineRivaroxabanDabigatranApixabanEdoxabanDeep veinPulmonary embolismAtrial fibrillationThrombosisIntensive care medicineWarfarinSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arterial and venous thromboembolic diseases are a clinical and economic burden worldwide. In addition to traditional agents such as vitamin K antagonists and heparins, newer oral agents - such as the factor Xa inhibitors rivaroxaban, apixaban, and edoxaban, and the direct thrombin inhibitor dabigatran - have been shown to be effective across several indications. Rivaroxaban has been shown to have predictable pharmacokinetic and pharmacodynamic properties, including a rapid onset of action. In addition, there is no requirement for routine coagulation monitoring; and no dose adjustment is necessary for age alone, sex, or body weight. Rivaroxaban has successfully met primary efficacy and safety endpoints in large, randomized phase III trials across several indications, including: prevention of venous thromboembolism in orthopedic patients undergoing elective hip or knee replacement surgery; treatment of deep vein thrombosis and secondary prevention of deep vein thrombosis and pulmonary embolism; stroke prevention in patients with atrial fibrillation; and secondary prevention of acute coronary syndrome. Rivaroxaban and the other newer oral anticoagulants are likely to improve outcomes in the prevention and treatment of thromboembolic events, and will offer patients and physicians alternative treatment options.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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