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Enregistrement W2904680572 · doi:10.1182/blood-2018-06-820746

Treatment of bleeding complications in patients on anticoagulant therapy

2018· review· en· W2904680572 sur OpenAlexaff
Siavash Piran, Sam Schulman

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFondaparinuxAnticoagulantHemostasisProthrombin complex concentrateRivaroxabanIntensive care medicineWarfarinAnticoagulant therapyAntifibrinolyticDiscovery and development of direct thrombin inhibitorsVitamin kSurgeryHeparinThrombinThrombosisTranexamic acidVenous thromboembolismInternal medicineAtrial fibrillationBlood loss

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anticoagulant therapy is often refrained from out of fear of hemorrhagic complications. The most frequent type of major bleeding is gastrointestinal, but intracranial hemorrhage has the worst prognosis. Management of these complications in patients on anticoagulants should follow the same routines as for nonanticoagulated patients, as described here with the previously mentioned bleeds as examples. In addition, for life-threatening or massive hemorrhages, reversal of the anticoagulant effect is also crucial. Adequate reversal requires information on which anticoagulant the patient has taken and when the last dose was ingested. Laboratory data can be of some help, but not for all anticoagulants in the emergency setting. This is reviewed here for the different types of anticoagulants: vitamin K antagonists, heparins, fondaparinux, thrombin inhibitors and factor Xa inhibitors. Specific antidotes for the latter are becoming available, but supportive care and nonspecific support for hemostasis with antifibrinolytic agents or prothrombin complex concentrates, which are widely available, should be kept in mind.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · 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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations107
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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