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Enregistrement W2315591932 · doi:10.3810/hp.2012.04.975

Bleeding Complications in Patients with Acute Coronary Syndromes: Are They Important and How Can We Prevent Them?

2012· review· en· W2315591932 sur OpenAlexaff
Faizan Amin, Sanjit S. Jolly

Notice bibliographique

RevueHospital Practice · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myocardial Infarction Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntithromboticAcute coronary syndromeRevascularizationIntensive care medicineRandomized controlled trialPharmacotherapyMajor bleedingInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress in antithrombotic medications and revascularization procedures has helped to reduce mortality in patients with acute coronary syndromes (ACS). However, these therapies can significantly increase the risk of bleeding. Bleeding complications are important clinical outcomes in patients with ACS. Data from numerous randomized controlled trials and large registries have demonstrated that bleeding is independently associated with a significantly higher risk of mortality in patients with ACS. Furthermore, bleeding complications are associated with an increased risk of recurrent ischemic events. The challenge of preventing bleeding complications while obtaining the optimal antithrombotic benefits of ACS management requires careful consideration of factors associated with patients, pharmacotherapy, and interventional procedures. Clinicians should be able to risk stratify patients for bleeding events just as they would do for recurrent ischemic events in ACS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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