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Enregistrement W2606606817 · doi:10.1038/s41598-017-01307-0

Leukemia and Risk of Venous Thromboembolism: A Meta-analysis and Systematic Review of 144 Studies Comprising 162,126 Patients

2017· review· en· W2606606817 sur OpenAlexaboutno aff
Yingying Wu, Liang Tang, Minghuan Wang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Comprehensive Cancer Network
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Internal medicineMeta-analysisPopulationVenous thromboembolismLeukemiaComplicationThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous thromboembolism (VTE) has significant clinical implications in leukemia patients. However, the actual frequency of this complication remains unknown. We performed a systematic review and meta-analysis to better estimate the frequency of this complication and to assess the risk factors that contribute to its occurrence. We searched several databases, including PubMed, Embase, and Web of Science, and assessed study quality using the Newcastle-Ottawa scale. The pooled frequency of VTE in leukemia patients was calculated. A total of 144 studies met the eligibility criteria. The incidence rate (IR) of VTE from 72 prospective studies comprising 9,061 patients was 5% (95%CI: 4-6%). The incidence rate (IR) of VTE in ALL, CLL, total-AML, and CML population was 5% (95%CI: 4-6%), 3% (95%CI: 2-5%), 6% (95%CI: 4-8%) and 13% (95%CI: 1-36%). The incidence of VTE was markedly decreased among ALL patients who received anticoagulation treatment (IR: 1%, 95%CI: 0-6%) or concentrates therapy (IR: 3%, 95%CI: 0-9%). The overall incidence of VTE in the leukemia population was high, particularly in transplant recipients, who had the highest risk (IR: 8%, 95% CI: 4-13%). Prophylactic approaches could significantly decrease the occurrence of VTE events.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,031
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,259 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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