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Enregistrement W3088233433 · doi:10.3389/fneur.2020.573356

Unfractionated Heparin in SARS-CoV-2 Pneumonia: Ischemic Stroke Case Report

2020· article· en· W3088233433 sur OpenAlexaff
Aslan Efendizade, Adam A. Dmytriw, Kevin Hewitt, Gwynivere A Davies

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Stroke (engine)PneumoniaSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Heparin2019-20 coronavirus outbreakIschemic strokeVirologyIntensive care medicineInternal medicineIschemiaDiseaseInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thromboembolism is a known phenomenon in patients with Coronavirus disease 2019 (COVID-19). Recent investigations have revealed that a significant proportion of those hospitalized with severe COVID-19 demonstrate clinical and laboratory markers compatible with hypercoagulability, which is differentiated from disseminated intravascular coagulation (DIC), termed COVID-associated coagulopathy. Additionally, there is increasing concern for development of acute ischemic stroke because of this hypercoagulable state. We present a patient with COVID-19 pneumonia who was managed with unfractionated heparin (UFH) infusion and developed a large ischemic infarct shortly after cessation of the infusion. In retrospect, the patient's coagulation parameters were consistent with overt DIC, although some of these parameters are easily masked by the effects of UFH. These findings emphasize the importance of anticoagulation as well as its careful discontinuation, as failure to do so may result in a significant thromboembolic event.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0060,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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