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Enregistrement W4220998094 · doi:10.1097/mbc.0000000000001134

Use of thrombolytic agents to treat neonatal thrombosis in clinical practice

2022· article· en· W4220998094 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBlood Coagulation & Fibrinolysis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood Coagulation and Thrombosis Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreptokinaseUrokinaseThrombolysisDosingFibrinolysisThrombusThrombosisThrombolytic drug

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among children, neonates have the highest incidence of thrombosis. Thrombolytic agents are used for the management of life and/or organ-threatening thrombosis. Literature on the efficacy and safety of thrombolytic agents in neonates is limited. We reviewed the evidence on dosing, administration, monitoring and treatment duration of tissue plasminogen activator (tPA), streptokinase and urokinase (URK) in neonates (≤ 28days). A systematic literature search was conducted of current databases from inception until 31 March 2021. The initial search yielded 6881 articles and 18 were retained for review. tPA, streptokinase and URK was utilized in 12, seven and four studies on 115, 51 and 16 patients, respectively. The dose range for tPA, streptokinase and URK was 0.01 -0.6 mg/kg/h, 50-2000 and 1000-0 000 units/kg/h, respectively, and treatment duration ranged from 30 min to 30 days. This is the first study to objectively summarize the efficacy and safety of thrombolytic agents in neonates. Overall, thrombolysis was associated with 87.9% complete or partial thrombus resolution and 7.4% recurrence risk. The bleeding risk associated with thrombolytic agents was 23.1% on pooled analysis, which is higher than other anticoagulants. Larger prospective studies are required to determine effective dosing regimens of these therapeutic drugs and further clarify their efficacy and safety. Blood Coagul Fibrinolysis 33:000-000 Copyright © 2022 Wolters Kluwer Health, Inc. All rights reserved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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