Treatment of vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT)
Notice bibliographique
Résumé
Vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT) is a novel prothrombotic disorder characterized by thrombosis, thrombocytopenia, and disseminated intravascular coagulation identified in hundreds of recipients of ChAdOx1 nCoV-19 (Oxford/AstraZeneca), an adenovirus vector coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccine. VITT resembles heparin-induced thrombocytopenia (HIT) in that patients have platelet-activating anti-platelet factor 4 antibodies; however, whereas heparin typically enhances platelet activation by HIT antibodies, VITT antibody-induced platelet activation is often inhibited in vitro by pharmacological concentrations of heparin. Further, the thrombotic complications in VITT feature much higher frequencies of atypical thrombosis, most notably cerebral vein thrombosis and splanchnic vein thrombosis, compared with HIT. In this review, we outline the treatments that have been used to manage this novel condition since its recognition in March 2021, including anticoagulation, high-dose intravenous immune globulin, therapeutic plasma exchange, corticosteroids, rituximab, and eculizumab. We discuss the controversial issue of whether heparin, which often inhibits VITT antibody-induced platelet activation, is harmful in the treatment of VITT. We also describe a case of "long VITT," describing the treatment challenges resulting from platelet-activating anti-PF4 antibodies that persisted for more than 9 months.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».