Management of patients with elevated Self-BAT scores or other bleeding symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide recommendations for management of patients presenting with elevated self-administered bleeding assessment tool (Self-BAT) scores or other bleeding symptoms in a primary care setting. SOURCES OF INFORMATION: Primary research sources, clinical review articles, and interviews with research staff, hematologists, and family physicians were used to create the poster tools and reference guide resources. MAIN MESSAGE: Recommendations to manage a patient with an elevated Self-BAT score or other bleeding symptoms include reviewing the results of the Self-BAT to clarify relevant symptoms, performing initial diagnostic laboratory tests, and doing basic symptom management. Clinical judgment should be used when determining whether referral to a hematologist is necessary, but referral should be considered if the bleeding score is abnormal or if initial management options are ineffective. Some bleeding symptoms warrant evaluation by a gastroenterologist, obstetrician-gynecologist, or otolaryngologist. CONCLUSION: Primary care providers should conduct a thorough review of the Self-BAT results and associated management recommendations when working with a patient presenting with an elevated score or other bleeding manifestations. A review consists of the clarification of relevant symptoms, appropriate initial laboratory workups, and patient education. Treatment options for symptom management should be explored while recognizing the threshold for referral to a hematologist.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».