The effect of cooling on coagulation and haemostasis: Should “Ice” be part of treatment of acute haemarthrosis in haemophilia?
Notice bibliographique
Résumé
Repeated haemarthroses and the consequences of blood in the joint contribute to blood induced joint disease (BIJD) in people with haemophilia (PWH). Prevention of bleeding, through medical management, is the standard of care in developed countries, but is not universally available due to financial and other barriers. Ice application, as part of R.I.C.E. (Rest, Ice, Compression, Elevation) or alone, is commonly recommended as an adjunct treatment to decrease bleeding, pain, tissue metabolism, oedema, and inflammation. This article will review evidence regarding local cooling by commonly used ice application methods, to decrease the temperature of the skin and intra-articular (IA) joint space and the resultant effects on haemostasis and coagulation. The general literature was reviewed for articles in English describing temperatures achievable in the skin and IA space using clinically relevant ice protocols, and the effect of cooling on haemostasis and coagulation. The literature demonstrates that typical methods of ice application can cool both the skin and IA space. Published, general literature studies have also consistently demonstrated that experimental cooling of blood and/or tissue, both in vitro and in vivo in humans and in animal models, can significantly impair coagulation and prolong bleeding. In PWH with acute haemarthrosis, ice application has potential to increase haemorrhage morbidity by further impairing coagulation and haemostasis. Ice has not been shown to improve overall outcome, stop bleeding nor swelling from haemarthrosis. Although ice can help manage acute, haemarthrosis-related pain, there are other available interventions that will not impair coagulation and haemostasis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».