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Enregistrement W7048486664

La thrombopénie induite à l'héparine. Etude d'un score pronostic menée sur une cohorte de patients au Quebec

2012· other· fr· W7048486664 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2012
Typeother
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComplicationMedical careMedical record
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La thrombopénie induite par les héparines (type 2) est un effet indésirable connu et redouté chez les populations à risques (populations pré-exposées et post-chirurgicaux) lors de l'administration d'héparines, que ce soit aux doses prophylactiques ou curatives. En effet cet effet indésirable d'ordre allergique peut être mortel si une prise en charge adéquate n'est pas entreprise dans les plus brefs délais. Dans ce mémoire, nous aborderons le mécanisme de cette pathologie ainsi que la démarche diagnostic d'une telle complication en exposant les différents éléments indispensables au bon diagnostic. D'autre part, nous expliciterons les différents anticoagulants alternatifs possibles, leur choix et leurs modalités d'utilisation afin de dresser un état de la thérapeutique actuelle. Nous savons aujourd'hui que les surveillances clinico-biologiques ont un rôle central dans le dépistage précose de cette complicatin, c'est pourquoi les outils pronostic tels que les scores de probabilité permettent d'estimer en temps réel une probabilité de TIH en fonction des données cliniques et biologiques, doivent être utilisés. Dans cette optique, nous avons mené une étude rétrospective dans l'objectif d'évaluer l'utilité d'un tel score pronostic au sein d'un service de l'hôpital pluri-disciplinaire Maisonneuve-Rosemont de Montréal. Cette étude effectuée sur une cohorte de 63 patients a permi d'évaluer non seulement l'utilité d'un tel outil dans un service de soins intensifs, mais aussi de statuer sur la fiabilité de l'efficience pronostic du 4T score.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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Résumé présentoui

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