Prognostic significance of residual venous obstruction in patients with treated unprovoked deep vein thrombosis
Notice bibliographique
Résumé
Residual venous obstruction (RVO) could improve the stratification of the risk of recurrence after unprovoked deep vein thrombosis (DVT), but results from clinical studies and study-level meta-analyses are conflicting. It was the objective of this analysis to determine if RVO is a valid predictor of recurrent venous thromboembolism (VTE) in patients with a first unprovoked DVT who had received at least three months of anticoagulant therapy. Individual patient data were obtained from the datasets of original studies, after a systematic search of electronic databases (Medline, Embase, Cochrane Library), supplemented by manual reviewing of the reference lists and contacting content experts. A multivariate, shared-frailty Cox model was used to calculate hazard ratios (HRs) for recurrent VTE, including, as covariates: RVO; age; sex; anticoagulation duration before RVO assessment; and anticoagulation continuation after RVO assessment. A total of 2,527 patients from 10 prospective studies were included. RVO was found in 1,380 patients (55.1%) after a median of six months from a first unprovoked DVT. Recurrent VTE occurred in 399 patients (15.8%) during a median follow-up of 23.3 months. After multivariate Cox analysis, RVO was independently associated with recurrent VTE (HR = 1.32, 95% confidence interval [CI]: 1.06-1.65). The association was stronger if RVO was detected early, i.e. at three months after DVT (HR = 2.17; 95% CI: 1.11-4.25), but non-significant if detected later, i.e. >6 months (HR = 1.19; 95% CI: 0.87-1.61). In conclusion, after a first unprovoked DVT, RVO is a weak overall predictor of recurrent VTE. The association is stronger if RVO is detected at an earlier time (3 months) after thrombosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».