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Enregistrement W2987329164 · doi:10.1136/emermed-2019-208944

Thromboprophylaxis in lower limb immobilisation after injury (TiLLI)

2019· review· en· W2987329164 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineDosingVenous thromboembolismIntensive care medicineEmergency medicineDiseaseSurgeryInternal medicineThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous thromboembolic disease is a major global cause of morbidity and mortality. An estimated 10 million episodes are diagnosed yearly; over half of these episodes are provoked by hospital admission/procedures and result in significant loss of disability adjusted life years. Temporary lower limb immobilisation after injury is a significant contributor to the overall burden of venous thromboembolism (VTE). Existing evidence suggests that pharmacological prophylaxis could reduce overall VTE event rates in these patients, but the proportional reduction of symptomatic events remains unclear. Recent studies have used different pharmacological agents, dosing regimens and outcome measures. Consequently, there is wide variation in thromboprophylaxis strategies, and international guidelines continue to offer conflicting advice for clinicians. In this review, we provide a summary of recent evidence assessing both the clinical and cost effectiveness of thromboprophylaxis in patients with temporary immobilisation after injury. We also examine the evidence supporting stratified thromboprophylaxis and the validity of widely used risk assessment methods.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,325 · 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