Thromboelastometry (<scp>ROTEM</scp>) Assessing Hypercoagulability in Patients Referred for Thrombophilia Screening
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Thrombophilia, a blood coagulation disorder, poses risks of venous thromboembolism (VTE). Coagulation assays may not be sufficient to assess VTE risk and global assays such as Rotational Thromboelastometry (ROTEM) may add valuable information. We investigated ROTEM's capacity to detect hypercoagulability in patients undergoing thrombophilia screening, its potential impact on patient outcomes, and limitations. METHODS: Comprehensive clinical, laboratory, genetic tests, and ROTEM (EXTEM and INTEM) were conducted for 356 patients referred for thrombophilia screening at an academic hospital outpatient unit. Hypercoagulability was identified as a shorter clot formation time (CFT), larger alpha angle (AA), and greater maximum clot firmness (MCF), and was compared in patients with and without VTE. Statistically this was analyzed using Mann-Whitney U and Chi-square tests with p < 0.05 considered significant. RESULTS: Among 356 patients, 64.6% had previous VTE, with 76.9% experiencing one event, 14.3% recurrent (35.6% unprovoked, 64.4% provoked). 22.5% of patients were on anticoagulation. Those with VTE history exhibited significant alterations in EXTEM and INTEM parameters compared to those without (p < 0.001), showing decreased CFT and increased AA and MCF. However, receiver operating characteristic curves for these variables indicated that none were able to discriminate between those individuals with and without thromboembolic complications. CONCLUSION: ROTEM does not appear to be a strong discriminatory test. However, it can detect hypercoagulopathy in patients referred for thrombophilia screening. Abnormal ROTEM may indicate a higher risk for recurrence. However, this can only be determined in prospective cohort studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».