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Enregistrement W2117966697 · doi:10.1093/europace/euv030

Anticoagulation reversal in the era of the non-vitamin K oral anticoagulants

2015· review· en· W2117966697 sur OpenAlexaff
Andrés Enríquez, Gregory Y.H. Lip, Adrián Baranchuk

Notice bibliographique

RevueEP Europace · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEdoxabanDabigatranRivaroxabanMedicineIdarucizumabApixabanIntensive care medicineWarfarinAnticoagulantSurgeryAtrial fibrillationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, non-vitamin K oral anticoagulants (NOACs) have emerged as an alternative to warfarin for the prevention and treatment of thrombo-embolic disease. Large randomized trials have demonstrated that these agents, which act by directly targeting thrombin (dabigatran) and factor Xa (rivaroxaban, apixaban, and edoxaban), are at least as effective as warfarin, with lower rates of bleeding and fewer interactions with food and drugs. In addition, NOACs have a more predictable anticoagulant effect, allowing a fixed dose regimen and obviating the need for routine anticoagulation monitoring. Since the introduction of NOACs, one of the major concerns for clinicians has been the lack of specific agents to reverse their anticoagulant effect in case of life-threatening haemorrhagic complications or emergency surgery, which have limited their use in patients deemed at a higher risk of bleeding. New specific antidotes (e.g. idarucizumab, andexanet alfa, and ciraparantag) show promising data, and may soon become available for clinical use. In this article, we review the pharmacology of these agents, the incidence and outcomes of haemorrhagic complications, the available strategies for anticoagulation reversal, and the more recent advances for the development of specific antidotes.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations76
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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