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Enregistrement W2135462148 · doi:10.3747/co.22.2392

Clinical Challenges in Patients with Cancer-Associated Thrombosis: Canadian Expert Consensus Recommendations

2015· article· en· W2135462148 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marc Carrier, Sudeep Shivakumar, Vicky Tagalakis, Peter L. Gross, Normand Blais, Charles Butts, Mark Crowther

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of AlbertaDalhousie UniversityWestern UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalThrombosis and Atherosclerosis Research InstituteOttawa Hospital
Organismes subventionnairesLEO PharmaMcMaster UniversityHeart and Stroke Foundation of CanadaPfizer CanadaSanofiBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineMEDLINEIntensive care medicineDelphi methodExpert opinionEvidence-based medicineVenous thromboembolismVenous thrombosisAlternative medicineThrombosisFamily medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous thromboembolism is a common complication in cancer patients, and thromboembolism is the second most common cause of death after cancer progression. A number of clinical practice guidelines provide recommendations for the management of cancer-associated thrombosis. However, the guidelines lack recommendations covering commonly encountered clinical challenges (for example, thrombocytopenia, recurrent venous thromboembolism, etc.) for which little or no evidence exists. Accordingly, recommendations were developed to provide expert guidance to medical oncologists and other health care professionals caring for patients with cancer-associated thrombosis. The current expert consensus was developed by a team of 21 clinical experts. For each identified clinical challenge, the literature in medline, embase, and Evidence Based Medicine Reviews was systematically reviewed. The quality of the evidence was assessed, summarized, and graded. Consensus statements were generated, and the experts voted anonymously using a modified Delphi process on their level of agreement with the various statements. Statements were progressively revised through separate voting iterations and were then finalized. Clinicians using these recommendations and suggestions should tailor patient management according to the risks and benefits of the treatment options, patient values and preferences, and local cost and resource allocations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,123 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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