Notice bibliographique
Résumé
The postthrombotic syndrome (PTS) is a chronic complication of deep vein thrombosis (DVT) that imposes significant morbidity, reduces quality of life, and is costly. After DVT, 20% to 50% of patients will develop PTS, and up to 5% will develop severe PTS. The principal risk factors for PTS are anatomically extensive DVT, recurrent ipsilateral DVT, obesity, and older age. By preventing the initial DVT and DVT recurrence, primary and secondary prophylaxis of DVT will reduce occurrence of PTS. The effectiveness of elastic compression stockings (ECSs) for PTS prevention is controversial. Catheter-directed thrombolysis is not effective to prevent PTS overall but may prevent more severe forms of PTS and should be reserved for select patients with extensive thrombosis, recent symptoms onset, and low bleeding risk. For patients with established PTS, the cornerstone of management is ECS, exercise, and lifestyle modifications. Surgical or endovascular interventions may be considered in refractory cases. Because of a lack of effective therapies, new approaches to preventing and treating PTS are needed. This article uses a case-based approach to discuss risk factors for PTS after DVT, how to diagnose PTS, and available means to prevent and treat PTS, with a focus on new information in the field.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».