Venous Thromboembolism Prevention in Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Venous thromboembolism is a frequent complication of acute hospital care, and this extends to inpatient rehabilitation. The timely use of appropriate thromboprophylaxis in patients who are at risk is a strong, evidence-based patient safety priority that has reduced clinically important venous thromboembolism, associated mortality and costs of care. While there has been extensive research on optimal approaches to venous thromboembolism prophylaxis in acute care, there is a paucity of high-quality evidence specific to patients in the rehabilitation setting, and there are no clinical practice guidelines that make recommendations for (or against) thromboprophylaxis across the broad spectrum of rehabilitation patients. Herein, we provide an evidence-informed review of the topic with practice suggestions. We conducted a series of literature searches to assess the risks of venous thromboembolism and its prevention related to inpatient rehabilitation as well as in major rehabilitation subgroups. Mobilization alone does not eliminate the risk of venous thromboembolism after another thrombotic insult. Low molecular weight heparins and direct oral anticoagulants are the principal current modalities of thromboprophylaxis. Based on the literature, we make suggestions for venous thromboembolism prevention and include an approach for consideration by rehabilitation units that can be aligned with local practice.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».