The use of anticoagulants for the treatment and prevention of venous thromboembolism in obese patients: implications for safety
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Obesity is a growing problem and is associated with a high risk of venous thromboembolism (VTE). Clinicians are increasingly challenged with prescribing adequate anticoagulants dosing while balancing the risk of bleeding. AREAS COVERED: In this narrative review, we address the safety of unfractionated heparin (UFH), low-molecular-weight heparins (LMWH), fondaparinux, warfarin and direct oral anticoagulants (DOAC) in obese patients. EXPERT OPINION: Obese patients have been under-represented in clinical trials and, therefore, the optimal dosing for both safety and efficacy in this subgroup remains unknown. Current data are based on pharmacokinetic studies in healthy subjects and small-scale cohort studies not adequately powered to detect differences in bleeding or thrombosis. Weight-based dosing of UFH and LMWH should be used over fixed dosing in most obese patients for VTE treatment and prophylaxis. For fondaparinux, increasing the dose with increasing weight is required for VTE treatment and consideration should be given to increasing the dose for VTE prophylaxis. Regarding the DOAC, they should be administered in fixed-dose regimens in the obese sub-population. Given the increasing prevalence of obesity and the associated increased risk of VTE, further studies are needed to establish the safety and efficacy of anticoagulation dosing regimens.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».