Anticoagulation in splanchnic and cerebral vein thrombosis: An international vignette‐based survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anticoagulant treatment of splanchnic (SVT) and cerebral vein thrombosis (CVT) can be challenging due to the rarity of these conditions, the concomitantly high thrombotic and bleeding risks, and the available low-quality evidence. OBJECTIVES: To explore the current therapeutic approaches to SVT and CVT, and the rationale behind the anticoagulant treatment choice. METHODS: A cross-sectional survey was conducted (October 2018-April 2019) among members of three thrombosis and hemostasis societies. The survey consisted of four vignette cases: (i) SVT secondary to transient risk factor; (ii) cirrhotic SVT with esophageal varices; (iii) CVT secondary to transient risk factor; and (iv) unprovoked CVT with intracranial hemorrhage. RESULTS: A total of 397 physicians responded to the survey. There was wide variability in anticoagulant treatment options, starting time, and duration. Vitamin K antagonists were the commonest choice across the four vignette cases (44.2%-63.0%). The direct oral anticoagulants (DOACs) were the second commonest choice in low-bleeding-risk scenarios (27.7% in case 1, 22.9% in case 3), while parenteral anticoagulation alone was the second commonest choice in high-bleeding-risk scenarios (39.9% in case 2, 39.8% in case 4). The most frequent reasons for selecting DOACs were oral route of administration (50.6%), lack of need for laboratory monitoring (48.1%), and favorable safety profile of these drugs (43.4%). CONCLUSIONS: The results of our study showed that, despite being off-label, the DOACs were considered for the treatment of unusual-site venous thromboembolism. The wide variability among different physicians reflected the clinical difficulties and raised the need for more collaborative trials on these disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».