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Enregistrement W2546192931 · doi:10.1182/blood-2016-09-692996

Emerging anticoagulant strategies

2016· review· en· W2546192931 sur OpenAlexaff
James C. Fredenburgh, Peter L. Gross, Jeffrey I. Weitz

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntithromboticThrombosisIntensive care medicineThrombusAnticoagulantAspirinSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the introduction of direct oral anticoagulants (DOACs), the search for more effective and safer antithrombotic strategies continues. Better understanding of the pathogenesis of thrombosis has fostered 2 new approaches to achieving this goal. First, evidence that thrombin may be as important as platelets to thrombosis at sites of arterial injury and that platelets contribute to venous thrombosis has prompted trials comparing anticoagulants with aspirin for secondary prevention in arterial thrombosis and aspirin with anticoagulants for primary and secondary prevention of venous thrombosis. These studies will help identify novel treatment strategies. Second, emerging data that naturally occurring polyphosphates activate the contact system and that this system is critical for thrombus stabilization and growth have identified factor XII (FXII) and FXI as targets for new anticoagulants that may be even safer than the DOACs. Studies are needed to determine whether FXI or FXII is the better target and to compare the efficacy and safety of these new strategies with current standards of care for the prevention or treatment of thrombosis. Focusing on these advances, this article outlines how treatment strategies for thrombosis are evolving and describes the rationale and approaches to targeting FXII and FXI. These emerging anticoagulant strategies should address unmet needs and reduce the systemic underuse of anticoagulation because of the fear of bleeding.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeAutre devis
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

Citations80
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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