Guidance for the treatment of deep vein thrombosis and pulmonary embolism
Notice bibliographique
Résumé
This guidance document focuses on the diagnosis and treatment of venous thromboembolism (VTE). Efficient, cost effective diagnosis of VTE is facilitated by combining medical history and physical examination with pre-test probability models, D dimer testing and selective use of confirmatory imaging. Clinical prediction rules, biomarkers and imaging can be used to tailor therapy to disease severity. Anticoagulation options for acute VTE include unfractionated heparin, low molecular weight heparin, fondaparinux and the direct oral anticoagulants (DOACs). DOACs are as effective as conventional therapy with LMWH and vitamin K antagonists. Thrombolytic therapy is reserved for massive pulmonary embolism (PE) or extensive deep vein thrombosis (DVT). Inferior vena cava filters are reserved for patients with acute VTE and contraindications to anticoagulation. Retrievable filters are strongly preferred. The possibility of thoracic outlet syndrome and May-Thurner syndrome should be considered in patients with subclavian/axillary and left common iliac vein DVT, respectively in absence of identifiable triggers. The optimal duration of therapy is dictated by the presence of modifiable thrombotic risk factors. Long term anticoagulation should be considered in patients with unprovoked VTE as well as persistent prothrombotic risk factors such as cancer. Short-term therapy is sufficient for most patients with VTE associated with transient situational triggers such as major surgery. Biomarkers such as D dimer and risk assessment models such the Vienna risk prediction model offer the potential to customize VTE therapy for the individual patient. Insufficient data exist to support the integration of bleeding risk models into duration of therapy planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,039 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».