Risk factors predictive of occult cancer detection in patients with unprovoked venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
Risk factors predictive of occult cancer detection in patients with a first unprovoked symptomatic venous thromboembolism (VTE) are unknown. Cox proportional hazard models and multivariate analyses were performed to assess the effect of specific risk factors on occult cancer detection within 1 year of a diagnosis of unprovoked VTE in patients randomized in the Screening for Occult Malignancy in Patients with Idiopathic Venous Thromboembolism (SOME) trial. A total of 33 (3.9%; 95% CI, 2.8%-5.4%) out of the 854 included patients received a new diagnosis of cancer at 1-year follow-up. Age ≥ 60 years (hazard ratio [HR], 3.11; 95% CI, 1.41-6.89; ITALIC! P= .005), previous provoked VTE (HR, 3.20; 95% CI, 1.19-8.62; ITALIC! P= .022), and current smoker status (HR, 2.80; 95% CI, 1.24-6.33; ITALIC! P= .014) were associated with occult cancer detection. Age, prior provoked VTE, and smoking status may be important predictors of occult cancer detection in patients with first unprovoked VTE. This trial was registered atwww.clinicaltrials.govas #NCT00773448.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».