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Enregistrement W2895648524 · doi:10.5603/kp.a2018.0197

How can we reverse bleeding in patients on direct oral anticoagulants?

2018· review· en· W2895648524 sur OpenAlexafffund
Mark Crowther, Adam Cuker

Notice bibliographique

RevueKardiologia Polska · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésDabigatranMedicineRivaroxabanIdarucizumabEdoxabanApixabanVitamin K antagonistProthrombin complex concentrateWarfarinIntensive care medicineFresh frozen plasmaAnticoagulantAnesthesiaSurgeryInternal medicineAtrial fibrillation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direct oral anticoagulants (DOACs), or non-vitamin K antagonist oral anticoagulants (NOACs), including dabigatran, which inhibits thrombin, as well as rivaroxaban, apixaban, edoxaban, and betrixaban, which inhibit coagulation factor Xa, are as-sociated with similar or lower risk of bleeding compared with warfarin. The need for reversal of their anticoagulant effect may occur in patients with life-threatening bleeding or those requiring urgent surgery. Currently, the only specific reversal agent for dabigatran, idarucizumab, is widely available, while andexanet alfa, which reverses factor Xa inhibitors, was approved in the United States in May 2018. Ciraparantag, which has been designed to reverse all DOACs and other anticoagulants, is being investigated in clinical trials. In the absence of licensed reversal agents for the oral factor Xa inhibitors, prothrombin complex concentrates are suggested in patients with life-threatening bleeding. Vitamin K and fresh frozen plasma should not be used to reverse DOACs. This review presents the current evidence regarding bleeding risk on DOACs and the reversal strategies to provide guidance on the management of patients treated with DOACs, who experience serious 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations38
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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