Accelerated Fibrinolysis: A Tendency to Bleed?
Notice bibliographique
Résumé
Hyperfibrinolysis is rarely investigated as an underlying mechanism in patients with mild-to-moderate bleeding disorders (MBDs) and bleeding disorders of unknown cause (BDUC). Hereditary hyperfibrinolytic disorders, including α2-antiplasmin (α2-AP) deficiency, plasminogen activator inhibitor type 1 (PAI-1) deficiency, Quebec platelet disorder, and tissue plasminogen activator (tPA) excess, present with mild-to-moderate bleeding symptoms that are common in patients with MBD or BDUC, but may also manifest as life-threatening bleeding. This review summarizes the available data on hyperfibrinolysis in MBD and BDUC patients, and its assessment by various methods such as measurement of fibrinolytic factors, global hemostatic assays (e.g., viscoelastic testing, turbidity-based plasma clot lysis), and fluorogenic plasmin generation (PG). However, evidence on the relationship between hyperfibrinolytic profiles and bleeding severity is inconsistent, and, although found in some coagulation factor deficiencies, has not been universally observed. In BDUC, increased tPA activity and paradoxical increases in thrombin-activatable fibrinolysis inhibitor and α2-AP have been reported. Some studies reported no change in PAI-1 levels, while others observed reduced PAI-1 levels in a significant subset of patients. The tPA-ROTEM (tPA-rotational thromboelastometry) assay identified a hyperfibrinolytic profile in up to 20% of BDUC patients. PG analysis revealed a paradoxically reduced peak plasmin, but showed strong predictive power in differentiating BDUC patients from healthy controls. Although global fibrinolytic assays may help identify hyperfibrinolytic profiles as a potential cause of increased bleeding in some MBD or BDUC patients, the utility of measuring fibrinolytic factors requires further investigation. Tranexamic acid is commonly used to treat hereditary hyperfibrinolysis and is also recommended in MBD/BDUC patients prior to hemostatic challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».