La thrombopénie induite à l'héparine. Etude d'un score pronostic menée sur une cohorte de patients au Quebec
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".