2022 Update of the Consensus on the Rational Use of Antithrombotics and Thrombolytics in Veterinary Critical Care (CURATIVE) Domain 1‐ Defining populations at risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To expand the number of conditions and interventions explored for their associations with thrombosis in the veterinary literature and to provide the basis for prescribing recommendations. DESIGN: A population exposure comparison outcome format was used to represent patient, exposure, comparison, and outcome. Population Exposure Comparison Outcome questions were distributed to worksheet authors who performed comprehensive searches, summarized the evidence, and created guideline recommendations that were reviewed by domain chairs. The revised guidelines then underwent the Delphi survey process to reach consensus on the final guidelines. Diseases evaluated in this iteration included heartworm disease (dogs and cats), immune-mediated hemolytic anemia (cats), protein-losing nephropathy (cats), protein-losing enteropathy (dogs and cats), sepsis (cats), hyperadrenocorticism (cats), liver disease (dogs), congenital portosystemic shunts (dogs and cats) and the following interventions: IV catheters (dogs and cats), arterial catheters (dogs and cats), vascular access ports (dogs and cats), extracorporeal circuits (dogs and cats) and transvenous pacemakers (dogs and cats). RESULTS: Of the diseases evaluated in this iteration, a high risk for thrombosis was defined as heartworm disease or protein-losing enteropathy. Low risk for thrombosis was defined as dogs with liver disease, cats with immune-mediated hemolytic anemia, protein-losing nephropathy, sepsis, or hyperadrenocorticism. CONCLUSIONS: Associations with thrombosis are outlined for various conditions and interventions and provide the basis for management recommendations. Numerous knowledge gaps were identified that represent opportunities for future studies.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».