European guidelines on perioperative venous thromboembolism prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
: None of the predictive models for venous thromboembolism (VTE) prophylaxis have been designed for and validated in patients undergoing cardiothoracic and vascular surgery. The presence of one or more risk factors [age over 70 years old, transfusion of more than 4 U of red blood cells/fresh frozen plasma/cryoprecipitate, mechanical ventilation lasting more than 24 h, postoperative complication (e.g. acute kidney injury, infection/sepsis, neurological complication)] should place the cardiac population at high risk for VTE. In this context, we suggest the use of pharmacological prophylaxis as soon as satisfactory haemostasis has been achieved, in addition to intermittent pneumatic compression (IPC) (Grade 2C). In patients undergoing abdominal aortic aneurysm repair, particularly when an open surgical approach is used, the risk for VTE is high and the bleeding risk is high. In this context, we suggest the use of pharmacological prophylaxis as soon as satisfactory haemostasis is achieved (Grade 2C). Patients undergoing thoracic surgery in the absence of cancer could be considered at low risk for VTE. Patients undergoing thoracic surgery with a diagnosis of primary or metastatic cancer should be considered at high risk for VTE. In low-risk patients, we suggest the use of mechanical prophylaxis using IPC (Grade 2C). In high-risk patients, we suggest the use of pharmacological prophylaxis in addition to IPC (Grade 2B).
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 ».