Venous Thromboembolism and Cancer: Risks and Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cancer and its treatments are well-recognized risk factors for venous thromboembolism (VTE). Evidence suggests that the absolute risk depends on the tumor type, the stage or extent of the cancer, and treatment with antineoplastic agents. Furthermore, age, surgery, immobilization, and other comorbid features will also influence the overall likelihood of thrombotic complications, as they do in patients without cancer. The role of hereditary thrombophilia in patients with cancer and thrombosis is still unclear, and screening for this condition in cancer patients is not indicated. The most common malignancies associated with thrombosis are those of the breast, colon, and lung, reflecting the prevalence of these malignancies in the general population. When adjusted for disease prevalence, the cancers most strongly associated with thrombotic complications are those of the pancreas, ovary, and brain. Idiopathic thrombosis can be the first manifestation of an occult malignancy. However, intensive screening for cancer in patients with VTE often does not improve survival and is not generally warranted. Independently of the timing of cancer diagnosis (before or after the VTE), the life expectancy of cancer patients with VTE is relatively short, because of both deaths from recurrent VTE and the cancer itself. Patients with cancer and acute VTE who take anticoagulants for an extended period are at increased risk of recurrent VTE and bleeding. A recent randomized trial, the Randomized Comparison of Low Molecular Weight Heparin versus Oral Anticoagulant Therapy for Long-Term Anticoagulation in Cancer Patients with Venous Thromboembolism (CLOT) study, showed that low molecular weight heparin may be a better treatment option for this group of patients. The antineoplastic effects of anticoagulants are being actively investigated with promising preliminary results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle