What’s new in VTE risk and prevention in orthopedic surgery
Notice bibliographique
Résumé
A State of the Art lecture titled "What's New in VTE Risk and Prevention in Orthopedic Surgery" was presented at the ISTH congress in 2019. Patients undergoing orthopedic surgery have long been recognized to be at increased risk of venous thromboembolism (VTE) and were among the first patient groups to be studied in VTE prophylaxis trials. From the late 1950s to 2010s, prophylaxis trials in major orthopedic surgery tended to focus on venographic deep vein thrombosis and assessed thromboprophylaxis in all patients based on a population approach. In general, anticoagulants were favored over mechanical prophylaxis or aspirin, and longer-duration prophylaxis was favored over shorter durations. As discussed in this paper, more recently, orthopedic prophylaxis has started to become more nuanced and individualized. Modern trials are focusing on symptomatic VTE as outcomes; there has been a resurgence in interest in aspirin for prophylaxis, and there has been a slow move to studying ways to evaluate VTE risk in patients undergoing orthopedic surgery and recommending thromboprophylaxis to patients based on individual attributes, in whom risk stratification and weighing of benefit versus risk of thromboprophylaxis is becoming key. We also touch on VTE risk and guideline recommendations to prevent VTE in 2 other commonly encountered orthopedic populations: patients undergoing knee arthroscopy and those with distal leg fractures. Finally, we summarize relevant new data on this topic presented during the 2019 ISTH annual congress in Melbourne.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».