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Enregistrement W2129428462 · doi:10.1177/1076029611412362

Prevention of Deep Vein Thrombosis and Pulmonary Embolism in Patients With Stroke

2011· review· en· W2129428462 sur OpenAlexafffund
Thalia S. Field, Michael D. Hill

Notice bibliographique

RevueClinical and Applied Thrombosis/Hemostasis · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Health SolutionsNational Stroke FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePulmonary embolismStroke (engine)Compression stockingsDeep veinIntermittent pneumatic compressionThrombosisHeparinVenous thrombosisChemoprophylaxisAdverse effectIntensive care medicineSurgeryAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous thromboembolism (VTE), encompassing deep venous thrombosis and pulmonary embolism, is a potentially fatal but preventable complication of stroke. Reported rates of VTE after stroke have decreased over the last four decades, possibly due to the implementation of stroke units, early mobilization and hydration, and increased early use of antiplatelets. Additional means of thromboprophylaxis in stroke include mechanical methods (ie, compression stockings) to prevent venous stasis and medical therapy including antiplatelets, heparins, and heparinoids. Risk of VTE must be balanced by potential risk of hemorrhagic complications from pharmacotherapy. Unfractionated heparin, low-molecular-weight heparin (LMWH), and danaparoid are acceptable options for chemoprophylaxis though none have shown superior efficacy for VTE prevention without an associated increase in major hemorrhage. The efficacy and timing of pharmacological thromboprophylaxis in hemorrhagic stroke are not well defined. Graduated compression stockings are associated with an increased rate of adverse events and are not recommended and intermittent pneumatic compression stockings require further investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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