Traumatic deep vein thrombosis in a soccer player: A case study.
Notice bibliographique
Résumé
A 42 year-old male former semi-professional soccer player sustained a right lower extremity popliteal contusion during a soccer game. He was clinically diagnosed with a possible traumatic deep vein thrombosis (DVT), and sent for confirmatory tests. A duplex doppler ultrasound was positive for DVT, and the patient was admitted to hospital for anticoagulation (unfractionated heparin, warfarin). Upon discharge from hospital the patient continued oral warfarin anticoagulation (six months), and the use of compression stockings (nine months). He followed up with his family doctor at regular intervals for serial coagulation measurements, and ultrasound examinations. The patient's only identified major thrombotic risk factor was the traumatic injury. One year after the initial deep vein thrombosis (DVT) the patient returned to contact sport, however he continued to have intermittent symptoms of right lower leg pain and right knee effusion.Athletes can develop vascular injuries in a variety of contact and non-contact sports. Trauma is one of the most common causes of lower extremity deep vein thrombosis (DVT), however athletic injuries involving lower extremity traumatic DVT are seldom reported. This diagnosis and the associated risk factors must be considered during the initial physical examination. The primary method of radiological diagnosis of lower extremity DVT is a complete bilateral duplex sonography, which can be augmented by other methods such as evidence-based risk factor analysis. Antithrombotic medication is the current standard of treatment for DVT. Acute thrombolytic treatment has demonstrated an improved therapeutic efficacy, and a decrease in post-DVT symptoms.There is a lack of scientific literature concerning the return to sport protocol following a DVT event. Athletic individuals who desire to return to sport after a DVT need to be fully informed about their treatment and risk of reoccurrence, so that appropriate decisions can be made.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».