Notice bibliographique
Résumé
Venous thromboembolism (VTE) is common throughout the course of disease in high-grade glioma (HGG). The interactions between the coagulation cascade, endothelium, and regulation of angiogenesis are complex and drive glioblastoma growth and invasion. We reviewed the incidence of VTE in HGG, the biology of the coagulome as related to glioblastoma progression, prevention and treatment of thrombosis, and the putative role of anticoagulants as anti-cancer therapy. VTE can be significantly reduced during the postoperative period with adherence to the use of mechanical and medical thromboprophylaxis. Activation of the coagulation cascade occurs throughout the course of disease because of a variety of complex interactions, including tumor hypoxia, upregulation of VEGR expression, and increases in both tumor cell-specific tissue factor (TF) expression and inducible TF expression in numerous intrinsic regulatory pathways. Long-term anticoagulation to prevent VTE is an attractive therapy; however, the therapeutic window is narrow and current data do not support its routine use. Most patients with proven symptomatic VTE can be safely anticoagulated, including those receiving anti-VEGF therapy, such as bevacizumab. Initial therapy should include low molecular weight heparin (LMWH), and protracted anticoagulant treatment, perhaps indefinitely, is indicated for patients with HGG because of the ongoing risk of thrombosis. A variety of coagulation- and tumor-related proteins, such as TF and circulating microparticles, may serve as potential disease-specific biomarkers in relation to disease recurrence, monitoring of therapy, and as potential therapeutic targets.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».