Development of A Clinical Prediction Rule for Risk Stratification of Recurrent Venous Thromboembolism In Patients with Cancer-Associated Venous Thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 475 Background: Current guidelines suggest that all cancer patients with venous thromboembolism be treated with long-term low molecular weight heparin (LMWH). However, whether treatment strategies should vary according to patient and malignancy characteristics, in particular whether patients with low risk of VTE recurrence can be identified, remains unknown. Methods: We performed a single centre retrospective cohort study conducted at the Thrombosis Unit of the Ottawa Hospital. The charts of patients with cancer and VTE followed from 2002 to 2004 and from 2007 to 2008 were reviewed to assess the feasibility of derivation of a clinical prediction rule that stratifies VTE recurrence risk in patients with cancer—associated venous thrombosis through identification and evaluation of characteristics of malignancy and other clinical characteristics. We analysed only the patients who had a recurrent VTE within the first 6 months of anticoagulation. A univariate analysis determined the strength of association between each potential predictor and VTE recurrence. All potential predictor variables (p<0.25) were evaluated in a logistic regression model. Result: Of 543 patients 55 (10.1%) presented with a VTE recurrence during the first 6 months of anticoagulation. At VTE recurrence 19 (9.5%) patients were using VKA and 36 (10.5%) patients were using LMWH. The relative risk for VTE recurrence was not significantly different between patients who used VKA or LMWH [RR= 1. 13 (95%CI, 0.743 – 1.711; p= 0.565)]. A multivariate analysis suggested that gender, primary tumour site, tumour stage and history of prior VTE were significant variables to include in the clinical prediction rule. The final model included female gender, lung cancer and prior history of VTE as increasing risk and breast cancer and stage I disease as lowering risk. Patients with a score equal or less than 0 have low risk (4.5%) for VTE recurrence and this represented 48% of our patients. Patients with a score equal or above 1 have high risk (> 19%) for VTE recurrence (Tables 1 and 2). Conclusion: We were able to derive a simple and easy scoring system that stratifies patients with cancer-associated thrombosis into low or high risk of recurrent VTE. Future prospective validation of the model is warranted and may be very relevant to better tailor anticoagulation treatment in this heterogeneous population. Disclosure: No relevant conflicts of interest to declare.
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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».