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Enregistrement W4403514781 · doi:10.1080/03630269.2024.2371884

Venous Thromboembolism in Individuals with Sickle Cell Disease: A Narrative Review

2024· review· en· W4403514781 sur OpenAlexaff
Ismail A. Raslan, Ziad Solh, Kevin H.M. Kuo, Jameel Abdulrehman

Notice bibliographique

RevueHemoglobin · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrative reviewDiseaseMedicineVenous thromboembolismNarrativeCellIntensive care medicineInternal medicineGeneticsBiologyThrombosisPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sickle cell disease (SCD) is an inherited hemoglobinopathy characterized by vaso-occlusion, hemolysis of red blood cells (RBC), and a predisposition for venous thromboembolism (VTE). The sickling and hemolysis of RBC culminate in coagulation system abnormalities, platelet activation, endothelial dysfunction, and impaired blood flow manifesting as a prothrombotic state. In addition, individuals with SCD are often exposed to extrinsic risk factors for VTE including recurrent hospitalizations, central venous catheters, and acute medical illnesses. The diagnosis is often challenging as symptoms may mimic other complications of SCD, and there is little data to guide diagnostic algorithms involving probability scoring in the SCD population. Non-anticoagulant strategies aimed at reducing disease severity may aid in lowering the risk of VTE, but data is limited. Furthermore, high quality evidence regarding anticoagulation in prevention and treatment of SCD is severely lacking, resulting in heterogeneity in clinical practice. In this narrative review we aim to review the prothrombotic pathophysiology of SCD, to describe the risk factors, high risk of mortality, and types of VTE in SCD, to develop an approach to the diagnosis of VTE in SCD, and to understand the limited available evidence for the prevention and treatment of VTE in SCD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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