A post hoc analysis of dalteparin versus oral anticoagulant (VKA) therapy for the prevention of recurrent venous thromboembolism (rVTE) in patients with cancer and renal impairment
Notice bibliographique
Résumé
Venous thromboembolism (VTE) is a common and serious complication in patients with cancer; treatment guidelines recommend extended therapy of ≥6 months with low-molecular-weight heparin (LMWH) for treatment and prevention of recurrent VTE (rVTE) in this population. This post hoc analysis used data from the CLOT study-a phase III, randomized, open-label, controlled study (N = 676)-to compare the efficacy and safety of dalteparin, a LMWH, versus vitamin K antagonist (VKA) for prevention of rVTE in patients with cancer and renal impairment (creatinine clearance <60 ml/min). Overall, 162/676 (24 %) patients had renal impairment at baseline. Patients received subcutaneous dalteparin 200 IU/kg once daily during month 1, followed by 150 IU/kg once daily for months 2-6; or VKA once daily for 6 months, with initial overlapping subcutaneous dalteparin 200 IU/kg once daily for ≥5 days until international normalized ratio was 2.0-3.0 for 2 consecutive days. Endpoints included the rates of rVTE (primary) and bleeding events. Overall, fewer dalteparin-treated patients (2/74 [2.7 %]) experienced ≥1 adjudicated symptomatic rVTE compared with VKA-treated patients (15/88 [17.0 %]; hazard ratio = 0.15 [95 % confidence interval 0.03-0.65]; p = 0.01). Bleeding event rates for both treatments were similar (p = 0.47). In summary, compared with VKA, dalteparin significantly reduced risk of rVTE in patients with cancer and renal impairment (p = 0.01) while exhibiting a comparable safety profile. This analysis supports dosing patients with renal impairment in accordance with patients with normal renal function; however, anti-Xa monitoring could be considered to further support safety in selected patients, particularly those with very severe renal impairment.
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 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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».