Фібриноліз і кровотеча невідомої причини
Notice bibliographique
Résumé
Patients with Bleeding of Unknown Cause (BUC) have a variety of bleeding symptoms ranging from mild to moderate, but no circulatory disturbances. In clinical practice, hyperfibrinolysis is not sufficiently evaluated as the main cause of bleeding, and there are no commonly known tests for abnormal fibrinolysis. Aim - to analyse the occurrence of abnormal fibrinolysis and determine the role of specific biomarkers and coagulation tests in its diagnosis, which will improve the understanding and treatment of bleeding in patients with complex coagulation disorders. Several patients have been reported with distinct fibrinolytic disorders, including α2-antiplasmin deficiency, plasminogen activator inhibitor 1 deficiency, or Quebec platelet disorder. The review aims to summarize data on these established fibrinolytic disorders and discuss the assessment of fibrinolysis in previous cohorts. In addition, we review available global tests with the potential to measure fibrinolysis, such as fibrin clot turbidity assay and rotational thromboelastometry, and their relevance to screening patients with BUC. We concluded that due to the lack of adequate global tests, hyperfibrinolysis may be an underdiagnosed cause of blood coagulation disorders. Diagnosis of hyperfibrinolytic coagulation disorders would improve patient management because effective treatment with antifibrinolytic agents is available. Conclusions. Detection of hyperfibrinolysis is important in the evaluation of patients with coagulopathy, as it can lead to serious bleeding. The use of antifibrinolytics is an effective treatment. However, complex diagnostic methods, lack of available screening tests and insufficient information about inborn defects in fibrinolytic factors can lead to underestimation of this problem. Future research and newer methods of analysis may improve the diagnosis and treatment of patients with coagulation disorders. No conflict of interests was declared by the authors.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».