2025 SCAI Clinical Practice Guidelines for the Management of Chronic Venous Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic venous disease (CVD) is a common vascular condition that can have debilitating effects on quality of life and daily function. The Society for Cardiovascular Angiography & Interventions (SCAI) sought to develop evidence-based guidelines to support patients, clinicians, and other stakeholders in their treatment decisions about management of CVD. Methods: SCAI convened a balanced multidisciplinary guideline panel to minimize potential bias from conflicts of interest. The Evidence Foundation, a registered 501(c)(3) nonprofit organization, provided methodological support for the development of the guidelines. The guideline panel formulated and prioritized clinical questions following the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach in population, intervention, comparison, outcome format. A technical review team of clinical and methodological experts conducted systematic reviews of the published evidence, synthesized data, and graded the certainty of the evidence across outcomes. The guideline panel then reconvened to develop recommendations and supporting remarks informed by the results of the technical review, as well as additional contextual factors described in the GRADE evidence-to-decision framework. Results: The guideline panel reached consensus on 9 recommendations to address variations in treatment of CVD across 8 different clinical scenarios. The panel also identified 4 anatomical scenarios with significant knowledge gaps. Conclusions: Key recommendations address patient selection for compression therapy, ablation of saphenous and perforator veins, sclerotherapy, phlebectomy, and deep vein revascularization. Two algorithms for the management of symptomatic varicose veins and venous ulcer disease were created to facilitate implementation of these evidence-based recommendations. The panel also identified several anatomical and clinical areas where future research is needed to advance the CVD field.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,259 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».