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Enregistrement W2184625622 · doi:10.1111/hdi.2001.5.1.81

Management of Heparin‐Induced Thrombocytopenia During Renal Replacement Therapy

2001· review· en· W2184625622 sur OpenAlexvenueno aff
Andrew Davenport

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeparin-Induced Thrombocytopenia and Thrombosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHirudinHeparinArgatrobanBivalirudinHemodialysisDiscovery and development of direct thrombin inhibitorsAnticoagulantHeparin-induced thrombocytopeniaPlateletPlatelet factor 4ThrombosisPlatelet activationPharmacologyThrombinImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Awareness is increasing concerning the development of antibodies to heparin-platelet factor 4 complex in both regular hemodialysis patients and those treated with continuous forms of renal replacement therapy. Although the development of antibodies does not result in thrombocytopenia or thrombosis in some patients, most patients present with thrombocytopenia, premature platelet activation, and clotting of the extracorporeal circuit. When systemic anticoagulation is also required to treat venous thrombosis, then synthetic heparinoids or recombinant hirudin will be the agents of choice. However, neither the synthetic heparinoids nor hirudin are without problems. A few patients may have cross-reacting antibodies against the currently available heparinoids. Similarly, antibodies may develop against recombinant hirudin, leading to a potentiation of anticoagulant activity and increased risk of hemorrhage. In the future, thrombin inhibitors such as recombinant hirudin and the arginine derivative argatroban will probably be the agents most widely used to prevent thromboembolic complications. However, anti-platelet agents used alone or in combination with hirudin or synthetic heparinoids may provide adequate treatment by inhibiting both platelet and clotting cascade activation.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations12
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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