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Enregistrement W2282158872 · doi:10.1182/blood.v106.11.1635.1635

Predictors of the Development of Post-Thrombotic Syndrome after Acute Symptomatic Deep Vein Thrombosis: Two-Year Results from a Canadian Multicenter Prospective Cohort Study (The VETO Study).

2005· article· en· W2282158872 sur OpenAlexaffabout
Susan R. Kahn, Thiérry Ducruet, Louise Arsenault, Marie José Miron, André Roussin, Sylvie Desmarais, France Joyal, Jeannine Kassis, Susan Solymoss, Jeffrey S. Ginsberg, Louis Desjardins, Mira Johri, Donna L. Lamping, Ian Shrier

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityUniversité de MontréalMcMaster UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePost-thrombotic syndromeInternal medicineProspective cohort studyThrombophiliaThrombosisDeep veinCohortVenous thrombosisUnivariate analysisMultivariate analysisSurgeryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives: It is not understood why some patients develop post thrombotic syndrome (PTS) after DVT while others recover without sequelae. We performed a prospective, multicenter study of long-term outcomes after DVT (the Venous Thrombosis Outcomes [VETO] Study) whose principal aim was to identify predictors of PTS. Methods: From 2001–2002, consecutive patients with objectively diagnosed DVT were recruited at 7 hospital centres. During study visits at Baseline, 1, 4, 8, 12 and 24 months, clinical data were collected, thrombophilia testing was performed and standardized assessments for PTS (using Villalta scale) were carried out by trained personnel. Patients were classified as having developed PTS if the ipsilateral Villalta score was ≥5 on at least 2 visits or at the final follow-up visit, and severe PTS if a score of >14 or a venous ulcer was documented on any one occasion. The influence of clinical, demographic, ergonomic and biological determinants on the risk of developing PTS was evaluated in bivariate and multivariate analyses. Results: 359 patients were recruited; 49% were male, mean age was 56 years, 2/3 were outpatients and 55% had proximal DVT. The cumulative risk of PTS was 37%, of which 1 in 6 cases was severe. Patients who developed PTS, compared with those who did not, were more likely to be older (p=.005), have had previous episode(s) of DVT (p=.0003), have atherosclerosis risk factors [hypertension (p=.0002), high cholesterol (p=.02)], higher BMI (p=0.0007), longer duration of symptoms before DVT diagnosis (p=.049) and work in a job with high physical demands (p=.05), and they were less likely to have the Prothrombin gene mutation (p=0.03). Variables of interest that did not influence the risk of PTS included: sex, location of DVT (proximal vs. distal), side of DVT (left vs. right), type of DVT (cancer-related, temporary risk factors [e.g. surgery, trauma] or idiopathic), initial anticoagulation with LMWH vs. UFH, duration of warfarin, Factor V Leiden mutation or prior ipsilateral musculoskeletal condition. In adjusted multivariate analyses, BMI (odds ratio [OR] 2.1 for BMI >30 vs. < 30, 95% confidence interval [CI] 1.1, 4.2), previous DVT (OR 2.6, 95% CI 1.4, 4.9) and hypertension (OR 1.9, 95% CI 1.04, 3.6) were independently associated with PTS. Conclusions: In our cohort, high BMI, previous history of DVT and hypertension were independent predictors of PTS, whereas presenting characteristics of the index DVT and its treatment did not influence the risk of developing PTS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations3
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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