COVID-19-Associated Pulmonary Embolism: Review of the Pathophysiology, Epidemiology, Prevention, Diagnosis, and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is associated with endothelial activation in the setting of a potent inflammatory reaction and a hypercoagulable state. The end result of this thromboinflammatory state is an excess in thrombotic events, in particular venous thromboembolism. Pulmonary embolism (PE) has been of special interest in patients with COVID-19 given its association with respiratory deterioration, increased risk of intensive care unit admission, and prolonged hospital stay. The pathophysiology and clinical characteristics of COVID-19-associated PE may differ from the conventional non-COVID-19-associated PE. In addition to embolic events from deep vein thrombi, in situ pulmonary thrombosis, particularly in smaller vascular beds, may be relevant in patients with COVID-19. Appropriate prevention of thrombotic events in COVID-19 has therefore become of critical interest. Several changes in viral biology, vaccination, and treatment management during the pandemic may have resulted in changes in incidence trends. This review provides an overview of the pathophysiology, epidemiology, clinical characteristics, and risk factors of COVID-19-associated PE. Furthermore, we briefly summarize the results from randomized controlled trials of preventive antithrombotic therapies in COVID-19, focusing on their findings related to PE. We discuss the acute treatment of COVID-19-associated PE, which is substantially similar to the management of conventional non-COVID-19 PE. Ultimately, we comment on the current knowledge gaps in the evidence and the future directions in the treatment and follow-up of COVID-19-associated PE, including long-term management, and its possible association with long-COVID.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».