Next-Generation Anticoagulants: Precision Strategies for Patient-Centered Thromboprophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
Thrombosis remains a leading preventable cause of global morbidity and mortality, with conditions like venous thromboembolism and atrial fibrillation affecting millions worldwide. Traditional anticoagulants (heparins, vitamin K antagonists) require careful monitoring due to narrow therapeutic windows. Direct oral anticoagulants (DOACs) greatly improved convenience and reduced certain hemorrhagic complications (notably intracranial hemorrhage) compared to warfarin, but bleeding, drug-drug interactions, and unmet needs in special populations persist. This review highlights emerging strategies to decouple antithrombotic efficacy from bleeding risk. Novel agents targeting factor XI or XII (small molecules, antibodies, antisense oligonucleotides) have shown in early trials robust thromboembolism prevention with low bleeding. Advances in pharmacogenomics, biomarker-guided dosing, artificial intelligence risk prediction, and digital monitoring promise to personalize therapy. We discuss optimized approaches for high-risk subgroups (cancer-associated thrombosis, extremes of body weight, renal/hepatic dysfunction, pregnancy, perioperative care, and COVID-19) with citations to current evidence. Finally, we outline critical systems-level considerations, including drug accessibility, cost-effectiveness, and educational strategies, that are necessary to realize precision anticoagulation. Our synthesis is grounded in recent peer-reviewed literature and emphasizes innovations likely to improve safety and efficacy of thromboprophylaxis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».