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Enregistrement W2166336441 · doi:10.1634/theoncologist.8-4-381

Venous Thrombosis in Cancer Patients: Insights from the FRONTLINE Survey

2003· article· en· W2166336441 sur OpenAlexaff
Ajay K. Kakkar, Mark N. Levine, Herbert M. Pinedo, Robert A. Wolff, John Wong

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Regional Laboratory Medicine Program
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVenous thromboembolismCancerThrombosisMalignancyVenous thrombosisIntensive care medicineMEDLINELow molecular weight heparinSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) is a common complication in cancer patients and a significant cause of morbidity and mortality. However, little information is available on oncologists' perceptions of the risk of VTE and its management. The Fundamental Research in Oncology and Thrombosis (FRONTLINE) study is the first comprehensive global survey of thrombosis and cancer. The study was designed to collect data on the perceived risk and patterns of practice with regard to VTE in cancer patients undergoing surgical and medical management of their malignancy and to provide information on international and regional practice patterns, allowing for the design of research studies to answer the concerns of practicing clinicians. METHODS: Literature reviews were performed to provide a current evidence base against which to compare the findings, and a survey was developed under the guidance of an advisory board. A paper-based reply-paid questionnaire was distributed globally between July and November 2001 to clinicians involved in cancer care and was made available on a dedicated website. FINDINGS: A total of 3,891 completed responses were available for analysis. Brain and pancreatic tumors were considered to carry a high risk for VTE, and 80% of respondents considered the use of central venous lines to be associated with a high risk of VTE. Marked differences were seen in the use of thromboprophylaxis for surgical and medical cancer patients, with over 50% of surgeons reporting that they initiated thromboprophylaxis routinely, while most medical oncologists reported using thromboprophylaxis in less than 5% of medical patients. Low molecular weight heparin (LMWH) was the most popular method of thromboprophylaxis employed in both surgical and medical patients and was more favored by European than U.S. clinicians. Some 20% of respondents reported using aspirin for prophylaxis, despite there being no reliable evidence for this agent as effective in prevention in this population. For the treatment of VTE, LMWH was again the most common initial treatment, although, for the long-term, oral anticoagulation therapy was widely adopted. Many patients were treated for VTE on an outpatient basis, and secondary prevention of VTE was typically continued for 3 to 6 months after an episode of deep vein thrombosis or for longer in the case of pulmonary embolism. INTERPRETATION: The results of the FRONTLINE survey demonstrate a need for guidelines to direct clinical practice in line with evidence-based data concerning cancer and VTE. Oncologists need to be educated regarding the true risks of VTE associated with certain cancers and on strategies for prevention and treatment to reduce the morbidity and mortality associated with VTE in all cancer patients. The study has also helped identify areas for future research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations210
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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