The COVID-19 Pandemic: Disproportionate Thrombotic Tendency and Management Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is an infectious disease caused by the SARS COV-2 virus. Patients with COVID-19 are susceptible to thrombosis due to excessive inflammation, platelet activation, endothelial dysfunction, and circulatory stasis, resulting in an increased risk of death due to associated coagulopathies. In addition, many patients receiving antithrombotic therapy for pre-existing thrombotic diseases can develop COVID-19, which can further complicate dose adjustment, choice and laboratory monitoring of antithrombotic treatment. This review summarizes the laboratory findings, the prohemostatic state, incidence of thromboembolic events and some potential therapeutic interventions of COVID-19 associated coagulopathy. We explore the roles of biomarkers of thrombosis and inflammation according to the severity of COVID-19. While therapeutic anticoagulation has been used empirically in some patients with severe COVID-19 but without thrombosis, it may be preferable to provide supportive care based on evidence-based randomized clinical trials. The likely lifting of travel restrictions will accelerate the spread of COVID-19, increasing morbidity and mortality across nations. Many individuals will continue to receive anticoagulation therapy regardless of their location, requiring on-going treatment with low-molecular weight heparin, vitamin K antagonist or direct-acting anticoagulants.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».