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Enregistrement W4247481421 · doi:10.1111/hdi.2000.4.1.75

Thrombolytic Agents

2000· article· en· W4247481421 sur OpenAlexvenueno aff
David Green

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreptokinaseUrokinaseMedicineThrombusFibrinFibrinolysisHemodialysis CatheterThrombolysisTissue plasminogen activatorCatheterFibrinolytic agentDialysisSurgeryMyocardial infarctionCardiologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thrombus dissolution is dependent on activators of plasminogen, the principal enzyme of fibrinolysis, reaching plasminogen bound to the surface of fibrin, and overcoming the many inhibitors of clot lysis present in the plasma milieu. In dialysis patients with occluded catheters and grafts, three activators - streptokinase, urokinase, and tissue plasminogen activator (tPA) - have been used. Streptokinase has fallen out of favor because of its adverse effect profile; urokinase has been the mainstay of therapy. Urokinase has been used alone and in conjunction with mechanical methods for clearance of thrombi from arteriovenous grafts. It has also been instilled into occluded central venous catheters, but often is more effective if given systemically during dialysis in order to lyse the fibrin sheath that surrounds the catheter tip. Due of manufacturing problems, urokinase is no longer available and management with tPA is being actively investigated. One small trial showed that recombinant tPA was significantly more effective than urokinase for restoring catheter patency, but the drug is not yet approved for this purpose by the FDA, and current packaging is not optimal. The problems with thrombolytic agents may be obviated in the future by better methods of prevention of thrombus formation, monitoring flow to anticipate occlusion, and early mechanical interventions to restore patency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,035

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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