Predictors of recurrent thrombosis and anticoagulant-related bleeding in patients with cancer
Notice bibliographique
Résumé
9565 Background: Anticoagulant therapy is treatment of choice for cancer-associated thrombosis. However, the risk of symptomatic recurrent thrombosis (RT) is approximately 9% on low molecular weight heparin (LMWH) and 17% on vitamin K antagonist (VKA) therapy, while the risk of anticoagulant-related major bleeding is about 5%. Given such complications are associated with morbidity and increased resource utilization, prognostic factors that identify patients at high risk for RT or bleeding would be useful for individualizing therapy. We performed a post-hoc analysis of the CLOT study (N Eng J Med 2003;349,146–53) for predictors of RT and bleeding in patients with proximal deep vein thrombosis (DVT) or pulmonary embolism (PE) who were randomized to receive either dalteparin LMWH or VKA for 6 months. Methods: Cox proportional hazards modeling analyses were performed using prospectively collected data from the CLOT study database. Potential baseline factors associated with RT and bleeding examined in the models were identified a priori based on published literature. Factors for RT were: dalteparin, age, gender, ECOG status, smoking status, presence of metastases, tumor site, history of DVT or PE, recent surgery, cancer treatment and body mass index. Factors for bleeding were: dalteparin, age, gender, ECOG, tumor type, major surgery, cancer treatment, platelet count, body mass index, creatinine, and concurrent use of antiplatelet agents. Results: Data from 673 cancer patients were available for the analysis. There were 80 patients with RT, 31 with major bleeds and 77 with minor bleeds. Three statistically significant predictors for RT were identified (with their hazard ratio and corresponding 95% CI): dalteparin (0.52; 0.32–0.82), every 10 year increase in age (0.77; 0.66–0.90) and presence of metastases (2.59; 1.20–6.60). Of the tumour sites investigated, lung (3.51; 1.62–7.62) and unknown primaries (3.63; 1.36–1.90) were predictive of RT. None of the factors examined in the models were found to be predictive of bleeding. Conclusions: Baseline factors may identify cancer patients with a higher risk of RT despite anticoagulant therapy. The risk of anticoagulant-related bleeding is not predictable at treatment onset. [Table: see text]
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».