Vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia: Updates in pathobiology and diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a viral respiratory infection caused by the severe acute respiratory syndrome virus (SARS-CoV-2). Vaccines that protect against SARS-CoV-2 infection have been widely employed to reduce the incidence of symptomatic and severe disease. However, adenovirus-based SARS-CoV-2 vaccines can cause a rare, thrombotic disorder termed vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT). VITT often develops in the first 5 to 30 days following vaccination and is characterized by thrombocytopenia and thrombosis in unusual locations (e.g., cerebral venous sinus thrombosis). The diagnosis is confirmed by testing for anti-PF4 antibodies, as these antibodies are capable of platelet activation without any cofactor. It can be clinically challenging to differentiate VITT from a similar disorder called heparin-induced thrombocytopenia (HIT), since heparin is commonly used in hospitalized patients. VITT and HIT have similar pathobiology and clinical manifestations but important differences in testing including the need for PF4-enhanced functional assays and the poor reliability of rapid immunoassays for the detection of anti-platelet factor 4 (PF4) antibodies. In this review we summarize the epidemiology of VITT; highlight similarities and differences between HIT and VITT; and provide an update on the clinical diagnosis of VITT.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».