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Enregistrement W2152350768 · doi:10.1177/1358836x0000500404

Therapy of unstable angina with the low molecular weight heparins

2000· article· en· W2152350768 sur OpenAlexaff
Walter Ageno, Alexander GG Turpie

Notice bibliographique

RevueVascular Medicine · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnstable anginaAntithromboticHeparinThrombusLow molecular weight heparinAspirinPharmacodynamicsMyocardial infarctionAnginaClinical trialCardiologyAnticoagulantInternal medicineIntensive care medicinePharmacokinetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unstable angina is in most cases caused by partial or complete coronary artery occlusion due to the disruption of an atherosclerotic plaque and to thrombus formation. An immediate antithrombotic approach is essential to prevent fatal and non-fatal myocardial infarction, and the combination of aspirin and unfractionated heparin has played a pivotal role in the past years. Low molecular weight heparins have improved pharmacokinetic and pharmacodynamic properties over unfractionated heparin that have resulted in greater efficacy and safety in the field of venous thromboembolism. Low molecular weight heparins can be administered by once or twice daily subcutaneous injections at fixed, weight-adjusted doses without the need for monitoring. Because of their potential, many recent clinical trials have evaluated their efficacy and safety in the management of patients with unstable angina. Three low molecular weight heparins have so far been tested: nadroparin, dalteparin and enoxaparin. The results of the published trials confirm that the newer compounds are at least as safe and effective as unfractionated heparin, and offer considerable therapeutic advantages. Nevertheless, the different properties of the three compounds and perhaps the different designs of the clinical trials have led to not entirely comparable findings.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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