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Enregistrement W4205095335 · doi:10.2147/jbm.s273047

DIC in Pregnancy – Pathophysiology, Clinical Characteristics, Diagnostic Scores, and Treatments

2022· article· en· W4205095335 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Blood Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal and fetal healthcare
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisseminated intravascular coagulationAmniotic fluid embolismPregnancyPartial thromboplastin timeHELLP syndromeProthrombin timeFibrinogenCoagulopathyAmniotic fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obstetrical hemorrhage and especially DIC (disseminated intravascular coagulation) is a leading cause for maternal mortality across the globe, often secondary to underlying maternal and/or fetal complications including placental abruption, amniotic fluid embolism, HELLP syndrome (hemolysis, elevated liver enzymes and low platelets), retained stillbirth and acute fatty liver of pregnancy. Various obstetrical disorders can present with DIC as a complication; thus, increased awareness is key to diagnosing the condition. DIC patients can present to clinicians who may not be experienced in a variety of aspects of thrombosis and hemostasis. Hence, DIC diagnosis is often only entertained when the patient already developed uncontrollable bleeding or multi-organ failure, all of which represent unsalvageable scenarios. Beyond the clinical presentations, the main issue with DIC diagnosis is in relation to coagulation test abnormalities. It is widely believed that in DIC, patients will have prolonged prothrombin time (PT) and partial thromboplastin time (PTT), thrombocytopenia, low fibrinogen, and raised D-dimers. Diagnosis of DIC can be elusive during pregnancy and requires vigilance and knowledge of the physiologic changes during pregnancy. It can be facilitated by using a pregnancy specific DIC score including three components: 1) fibrinogen concentrations; 2) the PT difference - relating to the difference in PT result between the patient's plasma and the laboratory control; and 3) platelet count. At a cutoff of ≥26 points, the pregnancy specific DIC score has 88% sensitivity, 96% specificity, a positive likelihood ratio (LR) of 22, and a negative LR of 0.125. Management of DIC during pregnancy requires a prompt attention to the underlying condition leading to this complication, including the delivery of the patient, and correction of the hemostatic problem that can be guided by point of care testing adjusted for pregnancy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations120
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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