Global Prospective Cohort Study of Factors Associated with Venous Thromboembolism in Patients with Lung Cancer Receiving Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Patients with lung cancer are known to be at increased risk for venous thromboembolism (VTE). However, there have been few studies of risk factors for VTE in lung cancer patients undergoing systemic chemotherapy. METHODS: CANTARISK was a prospective, non-interventional, global cohort study including patients with lung cancer initiating a new chemotherapy regimen. Clinical data were collected at baseline and at 2, 4 and 6 months follow-up. The impact of patient-, disease- and treatment-related factors on the occurrence of VTE in the first 6 months was evaluated in univariable and multivariable Cox regression analyses. RESULTS: A total of 1,980 patients with lung cancer were enrolled from 2011-12 of which 84% were diagnosed with non-small cell lung cancer (NSCLC). Median age was 63 years (range, 25-91) and 63% were male while 82% were active or former smokers. Race was white (70%), Asian (22%), or black (4%) with similar numbers from North America, Europe, and other regions including Asia. Metastatic disease was reported in 70% and ECOG PS was ≥2 in 13%. During the first six months, 121 patients developed a VTE (6.1%), of which 47.1% had pulmonary embolism (PE), 45.5% deep venous thrombosis (DVT), 3.3% catheter-associated thrombosis, and 4.1% visceral thrombosis. Among significant factors in univariable analysis, independent predictors for VTE in multivariable Cox regression analysis included female gender, US geographic region, leg immobilization, and presence of a central venous catheter (Table) with a trend toward greater risk for higher grade histology. Although predictive of early all-cause mortality in this study population (Kuderer et al ASCO 2016), the previously validated risk score for VTE in ambulatory cancer patients (Khorana et al: Blood 2008) was not significantly associated with VTE in either univariable or multivariable analysis. CONCLUSIONS: Several demographic, geographic, and clinical factors are significantly associated with an increased risk of VTE in patients with lung cancer receiving systemic chemotherapy. Future analysis will attempt to assess how novel targeted treatment options might impact the Khorana score's predictive ability across all lung cancer patients. Disclosures Kuderer: Janssen Scientific Affairs, LLC: Consultancy, Honoraria. Lyman:Amgen: Research Funding. Khorana:Bayer: Consultancy, Honoraria; Leo: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Halozyme: Consultancy, Honoraria; Sanofi: Consultancy, Honoraria; Amgen: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Roche: Consultancy, Honoraria; Pfizer: Consultancy, Honoraria; Janssen Scientific Affairs, LLC: Consultancy, Honoraria, Research Funding.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».