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Enregistrement W2167134605 · doi:10.1182/blood-2002-03-0965

How we manage venous thromboembolism during pregnancy

2002· review· en· W2167134605 sur OpenAlexafffund
Shannon M. Bates, Jeffrey S. Ginsberg

Notice bibliographique

RevueBlood · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMedicinePregnancyWarfarinVenous thromboembolismLow molecular weight heparinHeparinChildbirthIntensive care medicineThrombosisAnticoagulantDosingObstetricsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During pregnancy, physiologic and anatomic changes can complicate the diagnosis of venous thromboembolism (VTE) as well as the management of patients with a high risk of or established VTE. As in nonpregnant subjects, clinical diagnosis of VTE by itself is unreliable and accurate objective testing is essential. Few diagnostic studies of VTE have been performed in pregnant women and, therefore, approaches are largely extrapolated from those used in nonpregnant subjects with modifications to limit the radiation exposure and overcome the limitations of diagnostic testing in pregnancy. Therapy of established VTE during pregnancy consists of therapeutic doses of unfractionated heparin (UFH) or low-molecular-weight heparin (LMWH), generally given throughout pregnancy subcutaneously and for 4 to 6 weeks after childbirth. A key unresolved issue includes the optimum dosing of LMWH therapy. Maternal warfarin can be safely used after childbirth because it is safe to use in the breast-fed infant of a mother receiving warfarin. Finally, pregnant women with prior VTE (with or without a hypercoagulable state) have an increased risk of recurrent venous thrombosis. A recent study has demonstrated that for women with a single episode of prior VTE, many can be managed without anticoagulants. However, for many, anticoagulant therapy with prophylactic UFH or LMWH is a reasonable option.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations125
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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