Perioperative Management of Antithrombotic Therapy in Patients Undergoing Plastic and Reconstructive Surgery: A Practical Tool Based on Current Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Given the aging population, plastic surgeons are increasingly faced with the challenge of balancing procedural bleeding risk with thromboembolic risk in patients receiving antithrombotic therapies undergoing elective procedures. Guideline recommendations remain unclear in this population, which contributes to heterogeneity in clinical practices. We present a practical approach that summarizes guideline recommendations to facilitate the perioperative management of patients requiring surgery who are already on antithrombotic agents. Methods: Due to the scarcity of plastic surgery-specific guidelines, recommendations were primarily adapted from the 2022 American College of Chest Physicians guidelines on perioperative management of antithrombotic therapy as they are recognized as authoritative and widely used in clinical practice. Results: A clinical practice conceptual framework was adapted based on preexisting guidelines, dividing decision-making into 3 steps: (1) assessing the procedural bleeding risk; (2) assessing the patients’ thromboembolic risk; and (3) determining appropriate management according to antithrombotic agent type. Specific indications are provided for continuing, stopping, and bridging anticoagulants and antiplatelet agents, as well as for consultation with a cardiologist or hematologist. Conclusion: The present framework can be implemented in plastic surgeons’ clinical practice to guide the management of patients on antithrombotic therapies, while minimizing nonessential referrals to the thrombosis service. The lack of plastic surgery-specific guidelines on this topic highlights a need for further research to “bootstrap” the risk categorization of plastic surgical procedures and their appropriate perioperative management.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».