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Enregistrement W2597463500 · doi:10.1200/jco.2012.30.15_suppl.4535

Large retroperitoneal lymph nodes (RPLN) as a novel risk factor for venous thromboembolism (VTE) in germ cell tumor (GCT) patients (pts) receiving first-line chemotherapy (chemo).

2012· article· en· W2597463500 sur OpenAlexaff
Ben Tran, Michel S. Beausoleil, Eitan Amir, Michael A.S. Jewett, Jeremy Sturgeon, Lynn Anson‐Cartwright, Peter Chung, Padraig Warde, Eric Winquist, Malcolm J. Moore, Philippe L. Bédard

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreLondon Health Sciences CentreUniversity of TorontoCancer Care OntarioPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortVenous thromboembolismInternal medicineCancerRetrospective cohort studyIncidence (geometry)SurgeryThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4535 Background: VTE causes substantial morbidity and mortality in GCT pts. The Khorana model is a validated predictive model that stratifies VTE risk in cancer pts receiving chemo; Khorana score ≥3 (K3) identifies pts at high risk. Many GCT pts have bulky RPLN that can cause venous stasis in the lower limbs. This study examines the incidence of VTE in GCT pts and assesses large RPLN as a novel predictor of VTE risk. Methods: Retrospective data from the Princess Margaret Hospital GCT database was complemented by review of medical records. GCT pts receiving 1st line chemo between 2000-2010 were included. Pts diagnosed with VTE prior to chemo and pts receiving thromboprophylaxis (TP) were excluded. Pts diagnosed with VTE during or within 3 months of completing chemo were identified. Large RPLN were defined as having maximal diameter ≥5cm. Odds ratios for VTE risk with large RPLN and K3 were calculated. Discriminatory accuracy (DA) of each predictor was calculated using area under the receiver operating characteristic curves (AUROC). An external cohort from London Regional Cancer Program, with similarly collected data, was used to validate results. Results: In the test cohort 21 (10%) of 216 pts developed VTE. Both large RPLN (OR 6.2, p<0.001) and K3 (OR 11.8, p<0.001) were significantly associated with VTE. Positive predictive value (PPV) was lower for large RPLN compared to K3 (21% v 44%, p<0.014) but sensitivity was greater (71% v 40%, p=0.001), while DA showed no difference (AUROC 0.73 v 0.67, p=0.46). In the validation cohort 10 (9%) of 111 pts developed VTE. There was a non significant trend for associations between VTE and both large RPLN (OR 2.54, p=0.16) and K3 (OR 4.5, p=0.13). When compared to K3, sensitivity was greater for large RPLN (60% v 20%, p=0.003), but there was no difference in PPV (14% v 29%, p=0.25) or DA (AUROC 0.61 v 0.57, p=0.72). Conclusions: VTE occurs in 1 in 10 GCT pts receiving curative chemotherapy. Large RPLN is a novel and clinically applicable predictor of VTE risk, although prospective validation would be beneficial. Randomized controlled trials of TP in GCT pts should be considered in pts at high risk of VTE, identified by large RPLN or K3.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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