Baseline characteristics and management of patients with splanchnic vein thrombosis: Results of an international registry
Notice bibliographique
Résumé
Background Splanchnic vein thrombosis (SVT) is a challenging disease. The aim of this international registry was to describe the characteristics of a large cohort of patients with SVT and their management in clinical practice. Patients and Methods Consecutive patients with objectively diagnosed SVT were eligible. Information on clinical presentations, diagnostic approaches, risk factors, and therapeutic strategies was collected. Results We included 613 patients from 12 countries. Mean age was 53.1 (SD±14.8) years (range 16-85); 62.6% were males, 74.4% Caucasians and 22.4% Asians. Overall, 470 patients had portal vein thrombosis, 266 had mesenteric vein thrombosis, 139 had splenic vein thrombosis, and 56 had supra-hepatic vein thrombosis. SVT occurred in multiple vein segments in 38.8% of patients. Abdominal pain was the most common symptom occurring in 55.0% of the patients; 10.4% of patients had ascites or increasing abdominal girth, 8.8% gastrointestinal bleeding at the time of diagnosis; in 29.8% of patients, SVT diagnosis was incidental. Objective diagnosis was obtained with abdominal CT in 70.7% of patients and with ultrasonography in 22.6%. Most common risk factors included cirrhosis (27.8%), solid cancer (22.3%), intra-abdominal inflammation/infection (11.5%), surgery (8.9%), and myeloproliferative neoplasm (MPN)(8.2%); in 27.6% of patients SVT was idiopathic. Patients with SVT secondary to solid cancer and cirrhosis were significantly older than other patient groups (mean age 60.8 and 58.5 vs. 48.5 years); female sex was more represented in MPN patients only (55.3%). During the acute phase, 77.5% of patients were treated with anticoagulant drugs; 21.2% were left untreated. Surgery was performed in 3.1%, thrombolysis in 1.5%. A 2-year follow up is currently ongoing to assess recurrent thrombosis, bleeding, and mortality. Comment SVT patients represent a heterogeneous population with variable baseline characteristics according to thrombosis site or major underlying risk factors. These differences have obvious prognostic implications and may drive different management strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».