Heparin prophylaxis for deep venous thrombosis in a patient with multiple injuries: an evidence-based approach to a clinical problem.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To demonstrate a clinical decision-making process by which to determine if heparin prophylaxis for deep venous thrombosis (DVT) is appropriate in a specific patient with multiple injuries. DATA SOURCES: A Medline search of the literature. Search terms included trauma, heparin, deep venous thrombosis, thrombophlebitis, phlebitis, and trauma. STUDY SELECTION: Eleven studies were selected from 789 publications using published criteria. Incidence, risk and potential for prophylaxis were established through a structured review process. DATA EXTRACTION: After the structured review, a small number of studies were available for the consideration of incidence (2), natural history (4) and prophylactic therapy (2). DATA SYNTHESIS: The incidence of DVT in a patient with such multiple injuries is significant (58%-63%). The resulting risk of pulmonary embolism was 4.3% with an associated 20% death rate. Prophylaxis with low molecular weight heparin is associated with a statistically and clinically significant risk reduction for DVT when compared with unfractionated heparin and untreated controls. CONCLUSIONS: Few of the multiple available studies concerning trauma, DVT and pulmonary embolism meet reasonable standards to establish clinical validity. Available guidelines for literature evaluation allow surgeons to select relevant articles for consideration. Patients with multiple trauma appear to be at significant risk for DVT. The death rate associated with subsequent pulmonary embolism is significant. There is reasonably good evidence to suggest that low molecular weight heparin will reduce this likelihood without a significant risk of treatment complications.
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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 | 0,014 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».