PB1352 A Survey on Anticoagulation in Patient with ITP
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vaccine-induced immune thrombotic thrombocytopenia (VITT) has been described following adenovirus vector-based COVID-19 vaccines.This condition is associated with important morbidity and mortality following thrombosis related complications.Diagnosis is confirmed based on results of platelet factor 4 ELISA detecting anti-PF4 antibodies and of platelet-activation assay.Initial treatment strategy has been established but long-term management and follow up remain unclear.Most plateletactivation tests become negative after 12 weeks.Aims: Persistence of platelet-activating anti-PF4 antibodies has been observed in cases described as long VITT.This condition is challenging and needs to be defined.Methods: We describe a case of VITT which can now be characterized as long VITT.Results: The patient initially had a lower limb ischemia, pulmonary embolism and cerebral vein thrombosis.He was treated with prednisone, IVIG, argatroban and had a lower limb revascularization surgery.Rivaroxaban was then initiated for the acute treatment and continued for the secondary prevention of recurrent events.The patient still demonstrates positive platelet-activation tests and thrombocytopenia after more than 18 months of follow-up.No recurrent thrombosis or bleeding event have occurred and no IVIG were needed beyond initial hospitalization.He is not known for any relevant past medical history other than alcohol consumption and slight thrombocytopenia (130 × 10^9/L since 2015).It is unclear if the ongoing and more important thrombocytopenia could be explained by the persistent platelet-activating anti-PF4 antibodies or the patient's habits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».