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Enregistrement W3048216925 · doi:10.7759/cureus.12071

Single-Session Treatment of Upper Extremity Deep Venous Thrombosis and Central Venous Catheter Malfunction Using the ClotTriever System

2020· article· en· W3048216925 sur OpenAlexaff
Siddharth Agarwal, Christopher Sosnofsky, Jamie Saum, Manu B. Aggarwal, Sandeep Patel

Notice bibliographique

RevueCureus · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensHeritage College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombolysisVenous thrombosisCatheterSurgeryPulmonary embolismPercutaneousMalignancyThrombosisDeep veinInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intravenous catheters account for the majority of cases of upper extremity deep vein thrombosis (UEDVT), with a higher incidence in patients suffering from malignancy. Sequelae of UEDVT are similar to that of lower extremity DVT, comprising post-thrombotic syndrome and pulmonary embolism. While there are several treatment options for UEDVT including systemic anticoagulation, catheter-directed thrombolysis, and percutaneous mechanical thrombectomy, due to the absence of consistent guidelines regarding its management, treatment is often individualized based on patient characteristics, clinical factors, and technical considerations. We present a case of a 49-year-old female suffering from breast cancer with a central venous catheter (CVC) who came to the clinic with UEDVT and CVC malfunction and was successfully treated with mechanical thrombectomy using the ClotTriever System (Inari Medical, Irvine, CA). To our knowledge, this is the first report of the ClotTriever System being used to treat UEDVT and simultaneously salvage the CVC in a single session.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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