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Enregistrement W3124173877 · doi:10.24875/acm.20000251

Tromboembolismo pulmonar agudo en tiempos de SARS-CoV-2: diagnóstico y tratamiento

2020· article· es· W3124173877 sur OpenAlexaff
Cristhian E. Scatularo, Juan Farina, Ignacio Cigalini, Gonzalo Pérez, Fernando Wyss, Clara Saldarriaga, Adrián Baranchuk

Notice bibliographique

RevueArchivos de cardiología de México · 2020
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismContext (archaeology)Venous thromboembolismDeep veinVenous thrombosisPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineGynecologyInternal medicineThrombosisDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a clear association between novel coronavirus 2 infection and the diagnosis of venous thromboembolic disease, as a cosequence of the development of a systemic inflammatory response syndrome due to the activation of the coagulation cascade. It occurs in 90% of patients with severe forms of the infection, evidencing the presence of pulmonary endovascular micro and macro thrombosis. This suggests a possible clinical benefit of thromboprophylaxis according to the patient’s clinical risk. The suspicion of venous thromboembolic disease in the context of this pandemic represents a diagnostic challenge due to the co-existence of similarities between both conditions in several different aspects. It should be noted that the diagnosis of acute pulmonary embolism does not exclude the possibility of simultaneous viral infection. The evaluation of patients with suspected acute pulmonary embolism in the context of the pandemic should be optimized in order to implement a rapid diagnosis and treatment to reduce the associated morbidity and mortality. This will help reducing infectious risk for health-care professionals and other patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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