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Enregistrement W3039611294 · doi:10.1002/rth2.12339

An illustrated review of bleeding assessment tools and common coagulation tests

2020· article· en· W3039611294 sur OpenAlexaff
Carolyne Elbaz, Michelle Sholzberg

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial thromboplastin timeMedicineProthrombin timeCoagulopathyCoagulation testingCoagulationIntensive care medicineCoagulation DisorderDisseminated intravascular coagulationAnticoagulantSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recognizing the complexity of coagulation tests and currently used anticoagulants, we developed this illustrated review on bleeding assessment tools and common coagulation screening tests. Quantitative bleeding assessment tools (BATs) are available to standardize the bleeding history and improve the pretest probability prior to coagulation testing. We describe use of BATs and the principles, indications, and limitations of the prothrombin time (PT)/International Normalized Ratio, activated partial thromboplastin time (APTT), and 50:50 mix. Use of these tests to identify coagulation factor deficiencies, specific and nonspecific inhibitors, coagulopathy of liver disease, disseminated intravascular coagulation, and commonly used anticoagulant medications are reviewed. Current literature suggests that unnecessary coagulation testing is rampant. The PT and APTT have astoundingly low sensitivity (1.0%-2.1%) for detection of clinically significant bleeding disorders. Thus, current guidelines recommend against the use of screening PT and APTT in preoperative patients undergoing noncardiac/vascular surgery.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,347
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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