Update on antithrombotic therapy and body mass: a clinical consensus statement of the European Society of Cardiology Working Group on Cardiovascular Pharmacotherapy and the European Society of Cardiology Working Group on Thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
Obesity and underweight are a growing health problem worldwide and a challenge for clinicians concerning antithrombotic therapy, due to the associated risks of thrombosis and/or bleeding. This clinical consensus statement updates a previous one published in 2018, by reviewing the most recent evidence on antithrombotic drugs based on body size categories according to the World Health Organization classification. The document focuses mostly on individuals at the extremes of body weight, i.e. underweight and moderate-to-morbid obesity, who require antithrombotic drugs, according to current guidelines, for the treatment or prevention of cardiovascular diseases or venous thromboembolism. Managing antithrombotic therapy or thromboprophylaxis in these individuals is challenging, due to profound changes in body composition, metabolism and organ function, and altered drug pharmacokinetics and pharmacodynamics, as well as weak or no evidence from clinical trials. The document also includes artificial intelligence simulations derived from in silico pharmacokinetic/pharmacodynamic models, which can mimic the pharmacokinetic changes and help identify optimal regimens of antithrombotic drugs for severely underweight or severely obese individuals. Further, bariatric surgery in morbidly obese subjects is frequently performed worldwide. Bariatric surgery causes specific and additional changes in metabolism and gastrointestinal anatomy, depending on the type of the procedure, which can also impact the pharmacokinetics of antithrombotic drugs and their management. Based on existing literature, the document provides consensus statements on optimizing antithrombotic drug management for underweight and all classes of obese patients, while highlighting the current gaps in knowledge in these complex clinical settings, which require personalized medicine and precision pharmacology.
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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 | 0,027 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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; 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 ».