Hypercoagulopathy in COVID-19, Deep Venous Thrombosis After Extra-Corporeal Membrane Oxygenation Therapy: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is a novel coronavirus that has caused a pandemic across the world in the years 2019 - 2020 with over 100 countries reporting high infection rates. The virus is unique in the wide spectrum of disease manifestations it can cause; one of the worst of which is the hypercoagulable state induced by severe infection. This case report focuses on a 33-year-old Hispanic male who developed severe acute respiratory syndrome requiring management with extracorporeal membrane oxygenation (ECMO) and developed deep venous thromboses during severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia. Since there are no current guideline(s) for routine screening for venous thromboembolism (VTE) in ECMO patients, we aim to highlight a proposed benefit of routine screening for VTE in patients with severe COVID-19 treated with ECMO pre-cannulation and post-decannulation, which minimizes the risk of cannulation-associated complications, as well as the risk of post-decannulation VTE respectively. While VTE is a known complication of ECMO therapy, the rates of increased incidence of VTE in patients with severe COVID-19 make the detection of such complications even more important to reduce overall morbidity and mortality.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».