Markers of Coagulation and Angiogenesis in Cancer-Associated Venous Thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We sought to determine whether venous thromboembolism in cancer patients is associated with aberrant plasma levels of hemostatic and angiogenic factors. PATIENTS AND METHODS: Peripheral blood was collected before anticoagulant therapy from cancer patients with acute deep venous thrombosis (DVT; DVT + cancer group, n = 32), those without DVT (cancer control group, n = 36), and patients with acute DVT but no cancer (DVT control group, n = 58). Plasma assays of activation and inhibition of coagulation and fibrinolysis, as well as angiogenesis activation, were then performed. RESULTS: Median levels of thrombin-antithrombin complex, prothrombin fragments 1 + 2, and von Willebrand factor antigen were significantly greater in the DVT + cancer group than in the cancer control and DVT control groups (17.8 ng/mL v 4.6 ng/mL and 9.8 ng/mL, P =.0001 and P =.003, respectively; 3.65 nmol/L v 1.60 nmol/L and 2.71 nmol/L, P <.0001 and P =.011, respectively; and 4.04 U/mL v 2.26 U/mL and 2.06 U/mL, P <.0001, respectively). Median levels of tissue-type plasminogen activator were also significantly higher, while protein C activity was lower in the DVT + cancer group than in the DVT control group (14.6 ng/mL v 9.50 ng/mL, respectively, P =.0005; 0.89 U/mL v 1.11 U/mL, respectively, P =.0008). CONCLUSION: These data not only support prior observations of coagulation activation in patients with malignancy, but also provide new evidence for enhanced coagulation activation in the setting of acute venous thromboembolism in cancer. Future prospective studies are warranted to determine whether these and other potential markers of hypercoagulability may help to identify cancer patients at highest risk for venous thromboembolism.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».