The use of ROTEM in Detection of Coagulopathy and Altered Hemostasis in Patients Undergoing Cytoreductive Surgery and Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients undergoing Cytoreductive Surgery (CRS) and Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy (HIPEC) are at risk of coagulopathy. This study aims to evaluate the potential role of rotational thromboelastometry (ROTEM) in detecting alterations in coagulation during and after CRS/HIPEC. METHODS: A prospective observational study was conducted at a single tertiary care center. All consecutive patients undergoing CRS/HIPEC from April 2021 to December 2022 were enrolled. Participants were monitored using ROTEM, INR, PTT, and Fibrinogen at four time points (pre-incision, post-HIPEC, and on postoperative days 1 and 3). RESULTS: A total of 35 patients were included. Significant changes were observed from pre-incision to post-HIPEC coagulation parameters: mean fibrinogen decreased from 3.5 g/L to 2.1 g/L and mean INR increased from 1.1 to 2.1, p < 0.05. By postoperative day 3, all parameters had recovered to their pre-incision baselines, with EXTEM ML30 and fibrinogen significantly increased from baseline. Lower pre-incision fibrinogen was significantly associated with increased intra-operative blood loss, p < 0.05. Anesthesiologists reported that intra-operative ROTEM influenced management in 17% of cases (5/30). CONCLUSIONS: CRS/HIPEC is associated with significant changes in the coagulation profile that largely normalize by postoperative day 3. Utilizing ROTEM intraoperatively can help identify patients at risk of intra-operative bleeding and guide transfusion strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».