Thromboembolic Disease in Patients With Cancer and COVID-19: Risk Factors, Prevention and Practical Thromboprophylaxis Recommendations–State-of-the-Art
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Cancer and COVID-19 are both well-established risk factors predisposing to thrombosis. Both disease entities are correlated with increased incidence of venous thrombotic events through multifaceted pathogenic mechanisms involving the interaction of cancer cells or SARS-CoV2 on the one hand and the coagulation system and endothelial cells on the other hand. Thromboprophylaxis is recommended for hospitalized patients with active cancer and high-risk outpatients with cancer receiving anticancer treatment. Universal thromboprophylaxis with a high prophylactic dose of low molecular weight heparins (LMWH) or therapeutic dose in select patients, is currentlyindicated for hospitalized patients with COVID-19. Also, prophylactic anticoagulation is recommended for outpatients with COVID-19 at high risk for thrombosis or disease worsening. However, whether there is an additive risk of thrombosis when a patient with cancer is infected with SARS-CoV2 remains unclear In the current review, we summarize and critically discuss the literature regarding the epidemiology of thrombotic events in patients with cancer and concomitant COVID-19, the thrombotic risk assessment, and the recommendations on thromboprophylaxis for this subgroup of patients. Current data do not support an additive thrombotic risk for patients with cancer and COVID-19. Of note, patients with cancer have less access to intensive care unit care, a setting associated with high thrombotic risk. Based on current evidence, patients with cancer and COVID-19 should be assessed with well-established risk assessment models for medically ill patients and receive thromboprophylaxis, preferentially with LMWH, according to existing recommendations. Prospective trials on well-characterized populations do not exist.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle