New Horizons in Venous Thromboembolism Management: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Venous thromboembolism (VTE) remains a major cause of cardiovascular morbidity and mortality worldwide, and is a staple of daily clinical practice. While we have seen significant advancements in therapeutics over the last 20 years, several questions and controversies remain in the selection and duration of available therapies, as well as balancing the consequences of VTE and the bleeding risk imposed by treatment modalities. In recent years, new evidence based on randomized trials and registries have reshaped the therapeutic landscape. This narrative review synthesizes the latest advancements and future directions in VTE care, including recent guideline updates, new evidence pertaining to established pharmacologic therapy, risk stratification, interventional and procedural options, and special populations including the management of cancer-associated thrombosis, and the emerging promise of factor XI inhibition. In diagnostics, the field is moving beyond traditional methods with the investigation of novel biomarkers from proteomic and metabolomic studies and the clinical implementation of advanced imaging modalities like photon-counting CT, which offers superior resolution at lower radiation doses. Artificial intelligence is emerging as a transformative tool, potentially enhancing diagnostic accuracy in imaging. Ultimately, this review will assist clinicians in integrating evolving evidence with patient-centered decision-making to maximize benefit while minimizing harm and treating the diverse and common clinical problems of VTE.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».