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Trombosis venosa recurrente y trombosis irruptiva: una revisión narrativa

Abstract

Rasha A. Al-Khafaji

La tromboembolia venosa (TEV) es una enfermedad heterogénea que, junto con el infarto de miocardio (IM) y el accidente cerebrovascular, se encuentra entre las tres principales causas de muerte cardiovascular. La morbilidad y la mortalidad de la TEV a nivel mundial causan grandes impactos sociales, sanitarios y económicos. Las estrategias de diagnóstico modernas de la trombosis venosa profunda (TVP) y la embolia pulmonar (EP) desarrolladas para ayudar a los médicos a diagnosticar estas presentaciones y utilizar los recursos de diagnóstico por imágenes de manera eficaz han mostrado limitaciones en varios subgrupos, incluidos los pacientes con TEV recurrente o aquellos que ya están en terapia anticoagulante. A la luz de una TVP recurrente informada previamente mientras recibía rivaroxabán 20 mg por vía oral al día en una mujer caucásica de 43 años, esta revisión analiza las diversas etiologías que contribuyen al fracaso de los anticoagulantes y las recurrencias de la TEV en general para aumentar la conciencia entre los médicos en ejercicio sobre estos subgrupos. También se analizan los papeles de las imágenes y de las pruebas de dímero D en estos subgrupos, lo que lleva al autor a concluir cautelosamente que las imágenes diagnósticas desempeñan un papel central en la identificación de la recurrencia independientemente de las pruebas de dímero D y a recomendar una ecografía basal al finalizar la terapia anticoagulante para futuras referencias. Se necesitan estrategias diagnósticas precisas para garantizar que el paciente reciba la mejor atención y el mejor tratamiento disponibles. Con base en esta revisión, el autor construye un algoritmo hipotético dirigido a diagnosticar la TEV recurrente o la TEV irruptiva mientras se toman anticoagulantes, junto con las posibles causas de la TEV recurrente y la TEV irruptiva. Este algoritmo solo debe considerarse como generador de hipótesis para estudios prospectivos específicamente diseñados para evaluar y validar el potencial del algoritmo para disminuir la incidencia de diagnósticos erróneos de TEV y sus etiologías subyacentes en estos subgrupos.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado

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