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Enregistrement W3013402355 · doi:10.3390/jcm9040923

Prevention and Management of the Post-Thrombotic Syndrome

2020· review· en· W3013402355 sur OpenAlexafffund
Ilia Makedonov, Susan R. Kahn, J.‐P. Galanaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreCanada Research ChairsUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaWilfrid Laurier UniversityJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePost-thrombotic syndromeCompression stockingsDeep veinThrombosisChronic venous insufficiencySurgeryInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The post-thrombotic syndrome (PTS) is a form of chronic venous insufficiency secondary to prior deep vein thrombosis (DVT). It affects up to 50% of patients after proximal DVT. There is no effective treatment of established PTS and its management lies in its prevention after DVT. Optimal anticoagulation is key for PTS prevention. Among anticoagulants, low-molecular-weight heparins have anti-inflammatory properties, and have a particularly attractive profile. Elastic compression stockings (ECS) may be helpful for treating acute DVT symptoms but their benefits for PTS prevention are debated. Catheter-directed techniques reduce acute DVT symptoms and might reduce the risk of moderate-severe PTS in the long term in patients with ilio-femoral DVT at low risk of bleeding. Statins may decrease the risk of PTS, but current evidence is lacking. Treatment of PTS is based on the use of ECS and lifestyle measures such as leg elevation, weight loss and exercise. Venoactive medications may be helpful and research is ongoing. Interventional techniques to treat PTS should be reserved for highly selected patients with chronic iliac obstruction or greater saphenous vein reflux, but have not yet been assessed by robust clinical trials.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0040,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations104
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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