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Enregistrement W2803593275 · doi:10.1177/1753495x18772993

Using anti-Xa level for adjusting intravenous unfractionated heparin infusion in peripartum thromboembolic disease

2018· article· en· W2803593275 sur OpenAlexaff
Enrica Tse, Rshmi Khurana, Gwen Clarke, Winnie Sia

Notice bibliographique

RevueObstetric Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial thromboplastin timeHeparinMedicineDosingNomogramAnesthesiaAnticoagulantPregnancyThromboplastinThrombosisVenous thrombosisSurgeryInternal medicineCoagulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intravenous unfractionated heparin infusion is often used to minimize the duration of time without anticoagulation around delivery in pregnant patients with high thrombotic risk. Activated partial thromboplastin time is commonly used to monitor and adjust heparin dose. However, using activated partial thromboplastin time is problematic in pregnancy because activated partial thromboplastin time response to unfractionated heparin is attenuated due to elevated Factor VIII levels and may lead to incorrect dosing. CASE: We report a case of deep venous thrombosis occurring in a term pregnancy managed by intravenous unfractionated heparin adjusted using anti-Xa level around the time of delivery. We modified the intravenous unfractionated heparin nomogram by using anti-Xa levels instead of activated partial thromboplastin time and observed lower dosing of unfractionated heparin than otherwise required to achieve and maintain target levels. CONCLUSION: This report demonstrates the feasibility and effectiveness of using anti-Xa level to monitor and adjust intravenous unfractionated heparin infusion in pregnancy.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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