Profilaxia do tromboembolismo venoso em viagens de longa duração
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Venous thromboembolism (VTE) can result in significant morbidity and mortality. Air travel can triple the risk of VTE. Family doctors can play a role in the prevention of this problem. The aim of this study was to review the evidence for prevention of thromboembolism on long-haul flights. Data sources: MEDLINE, National Guideline Clearinghouse, Guidelines Finder, Canadian Medical Association Practice Guidelines Infobase, Scottish Intercollegiate Guidelines, The Cochrane Library, Clinical Evidence, DARE, Bandolier, Direção-Geral da Saúde and Sociedade Portuguesa de Medicina Interna. Revision methods: Guidelines, systematic reviews (SR), meta-analyses and original studies published between 2004 and 2014 were surveyed, using the keywords ‘venous thrombosis’, ‘prevention and control’ and ‘air travel’. To evaluate the levels of evidence and strength of recommendations, the Strength of Recommendation Taxonomy (SORT) scale of American Academy of Family Physicians was used. Results: Among the 121 articles found, 12 were selected including seven guidelines and five systematic reviews. Most articles stress the importance of individualized assessment of the risk of VTE before air travel. General measures are recommended for most of the population (SORT C). Elastic compression stockings should be used in people with risk factors and previous VTE (SORT B). Pharmacological prophylaxis can be reserved for high risk patients using low molecular weight heparin (SORT C). The use of aspirin is not recommended (SORT B). Conclusions: The findings are limited by the methodology of the studies, as well as by the population to which the results are applied. Until methodologically adequate studies are available, the decision regarding prophylaxis of VTE on long trips must be considered on an individual basis.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».