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Enregistrement W2800151892 · doi:10.1097/tp.0000000000002273

Coagulation Defects in the Cirrhotic Patient Undergoing Liver Transplantation

2018· review· en· W2800151892 sur OpenAlexaff
Arabesque Parker, Constantine Karvellas

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease and Transplantation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationCoagulationTransplantationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Patients with cirrhosis undergoing liver transplantation have unique challenges with regard to the prevention and management of thrombosis and hemorrhage. Patients with cirrhosis have an unstable balance of the coagulation system due to defects in both prothrombotic and antithrombotic components. These changes make laboratory monitoring challenging, prophylaxis against bleeding and thrombosis controversial, and therapy for the same uncertain. When cirrhotic patients undergo liver transplantation, they frequently have significant transfusion requirements. Emerging evidence may help aid in predicting which recipients will have the greatest blood product requirements, but the ideal blood product regimen to support them through the surgical procedure remains elusive. After these patients receive a liver they are at risk for both venous and arterial thrombotic complications. Unique to liver transplantation is the possibility of acquiring an inherited defect in coagulation, most commonly leading to a predisposition to thrombosis. Further high-quality prospective studies focusing on the management of cirrhotic patients are needed to better guide clinicians. This review provides an overview of the pathophysiology of hemostasis in liver disease, highlights challenges in laboratory monitoring, and offers recommendations for management of bleeding and thrombosis in the liver transplant recipient.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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