Factors that predict thrombosis in relatives of patients with venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
When counseling first-degree relatives of patients with venous thromboembolism (VTE), it is important to know whether factors other than thrombophilia influence their risk for thrombosis. We assessed the risk for VTE in 915 first-degree relatives of patients with provoked VTE, compared this with the risk in 1752 first-degree relatives of patients with unprovoked VTE, and then combined data from the 2 groups of relatives to identify predictors of thrombosis. There had been 123 VTEs in 2617 first-degree relatives (0.12 per 100 person-years). The risk for VTE in first-degree relatives was higher if the index cases had an unprovoked compared with a provoked VTE (odds ratio [OR], 2.38; 95% confidence interval [CI], 1.43-3.85), if the index case was younger (OR, 0.97 per year older; 95% CI, 0.96-0.99), and if an additional family member had VTE (OR, 2.71; 95% CI, 2.22-3.31). Among first-degree relatives of an index case with factor V Leiden or the prothrombin 20210A gene variant, the presence of these abnormalities also predicted thrombosis (OR, 4.42; 95% CI, 1.35-14.38). We conclude that thrombosis at a young age and unprovoked VTE predict VTE in first-degree relatives, and that the influence of these 2 factors is additive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».