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Enregistrement W3093792223 · doi:10.1055/s-0040-1718532

Venous Thromboembolism in COVID-19

2020· review· en· W3093792223 sur OpenAlexaff
Sam Schulman, Yu Hu, Stavros Konstantinides

Notice bibliographique

RevueThrombosis and Haemostasis · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityThrombosis and Atherosclerosis Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineVenous thromboembolism2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Venous thrombosisBetacoronavirusIntensive care medicineThrombosisCoronavirus InfectionsCardiologyInternal medicineVirologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) is our latest pandemic, preceded by the H1N1 swine flu in 2009, which lasted approximately 19 months. One of the special characteristics of COVID-19 is the propensity to cause venous thromboembolism (VTE). Thromboinflammation seems to play a prominent role in the pathogenesis. We will here review some mechanisms in the pathogenesis and discuss some hematological biomarkers, and also whether they serve as useful risk factors for VTE. The role of general risk assessment models for medically ill patients specifically in COVID-19 is appraised. The type of prophylaxis and particularly whether standard or augmented doses of chemoprophylaxis should be used is reviewed based on available evidence. We are also comparing recommendations from 10 different guidance or position/consensus statements. Treatment recommendations for patients with COVID-19 and pulmonary embolism are discussed with current general treatment guidelines as reference. Specifics for patients with COVID-19 are pointed out and the potential role of thrombolytic treatment is explored.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
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

Citations94
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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