Thromboembolic Complications in Covid-19: From Clinical Scenario to Laboratory Evidence
Notice bibliographique
Résumé
SARS-Cov-2 infection, a pandemic disease since March 2020, is associated with a high percentage of cardiovascular complications mainly of a thromboembolic (TE) nature. Although clinical patterns have been described for the assessment of patients with increased risk, many TE complications occur in patients with apparently moderate risk. Notably, a recent statement from the European Society of Cardiology (ESC) atherosclerosis and vascular biology working group pointed out the key role of vascular endothelium for the recruitment of inflammatory and thrombotic pathways responsible for both disseminated intravascular coagulation and cardiovascular complications. Therefore, a better understanding of the pathophysiological process linking infection to increased TE risk is needed in order to understand the pathways of this dangerous liaison and possibly interrupt it with appropriate treatment. In this review, we describe the histological lesions and the related blood coagulation mechanisms involved in COVID-19, we define the laboratory parameters and clinical risk factors associated with TE events, and propose a prophylactic anticoagulation treatment in relation to the risk category. Finally, we highlight the concept that a solid risk assessment based on prospective multi-center data would be the challenge for a more precise risk stratification and more appropriate treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,435 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».