How to use low-molecular-weight heparin to treat neonatal thrombosis in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
Among children, neonates have the highest incidence of thrombosis due to risk factors such as catheter instrumentation, an evolving coagulation system and congenital heart disease. Low-molecular-weight heparins (LMWHs) are the most commonly used anticoagulants in neonates. Published guidelines delineate dosing and monitoring protocols for LMWH therapy in newborns. However, challenging clinical situations frequently present that warrant healthcare providers to think critically beyond the range of guidelines, and judiciously resolve specific problems. This review describes the use of LMWH in the neonatal population, including practical aspects such as route and site of administration, preparation from concentrated formulations and methods to minimize pain of subcutaneous injection. It is followed by a discussion on dosing, monitoring and outcomes of LMWH therapy in neonates. The risk of recurrence of thrombosis in neonates after LMWH therapy is approximately 3% based on a pooled analysis of studies reporting this outcome over the last 24 years. The article concludes with an overview of the side-effects of LMWH, including the risk of bleeding which is around 4% based on pooled analyses of more than 30 studies.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».