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Enregistrement W2143151690 · doi:10.1097/moh.0b013e32832e9561

Vena caval filters: current knowledge, uncertainties and practical approaches

2009· review· en· W2143151690 sur OpenAlexaff
Sarah Ingber, William Geerts

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Hematology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContraindicationMedicineVenous thromboembolismPulmonary embolismDeep veinThrombosisInferior vena cavaVenous thrombosisIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Inferior vena caval (IVC) interruption has been used as a method to prevent pulmonary embolism since the 1940s. Despite an exponential increase in IVC filter use in both the treatment and prophylaxis of venous thromboembolism, there is little evidence to support current practice. This review will discuss controversies related to IVC filters and will provide a practical approach to their use. RECENT FINDINGS: Current practice guidelines recommend that IVC filters be placed in patients with acute proximal deep vein thrombosis and a contraindication to anticoagulation. We do not recommend IVC filters as primary thromboprophylaxis, even for high-risk surgical or trauma patients. We also do not believe that there is a role for IVC filters in cancer patients with venous thromboembolism when traditional anticoagulation has failed. IVC filters have been shown to be associated with an increased risk of recurrent deep vein thrombosis. SUMMARY: IVC filters are indicated in only a small proportion of patients who have venous thromboembolism. In these situations, retrievable filters are recommended. Anticoagulation should be initiated after filter placement as soon as it is safe to do so and the filter should then be removed shortly thereafter.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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