Risk factors for arterial versus venous thrombosis in polycythemia vera: a single center experience in 587 patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a recent International Working Group on Myeloproliferative Neoplasms Research and Treatment (IWG-MRT) study, prior arterial events and hypertension were predictors of subsequent arterial thrombosis whereas prior venous events and age ≥65 years predicted venous thrombosis in polycythemia vera (PV). In the current study, we sought to validate the above findings and identify additional predictors of arterial versus venous thrombosis. At a median follow up of 109 months, thrombosis after diagnosis occurred in 128 (22%) patients; 82 (14%) arterial and 57 (10%) venous events. On multivariate analysis, prior arterial events (<0.0001), hyperlipidemia (p = 0.03), and hypertension (p = 0.02) predicted subsequent arterial events. In comparison, prior venous events (p = 0.05), leukocytosis ≥11 × 109/L (p = 0.002), and major hemorrhage (p = 0.02) were predictors of subsequent venous events. Salient associations with arterial thrombosis included age ≥ 60 years, hypertension, diabetes, hyperlipidemia and normal karyotype whereas age ≤ 60 years, females, palpable splenomegaly and history of major hemorrhage were associated with venous thrombosis. TET2 or ASXL1 mutations did not impact arterial nor venous thrombosis. In conclusion, we identify distinct associations for arterial versus venous thrombosis in PV and confirm that a prior arterial or venous thrombotic event is the most reliable predictor of subsequent events.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».