Renal Impairment, Recurrent Venous Thromboembolism and Bleeding in Cancer Patients with Acute Venous Thromboembolism—Analysis of the CATCH Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective This article assesses the impact of renal impairment (RI) on the efficacy and safety of anticoagulation in patients with cancer-associated thrombosis from the Comparison of Acute Treatments in Cancer Hemostasis (CATCH) study (NCT01130025). Materials and Methods Renal function was assessed using the Modification of Diet in Renal Disease equation in patients with cancer-associated thrombosis who received either tinzaparin (175 IU/kg) once daily or warfarin for 6 months, in an open-label, randomized, multi-centre trial with blinded adjudication of outcomes. Associations between baseline RI (glomerular filtration rate [GFR] <60 mL/min/1.73m2) and recurrent symptomatic or incidental venous thromboembolism (VTE), clinically relevant bleeding (CRB), major bleeding and death were assessed using Fisher's exact test. Results Baseline-centralized GFR data were available for 864 patients (96% of study population). RI was found in 131 patients (15%; n = 69 tinzaparin). Recurrent VTE occurred in 14% of patients with and 8% of patients without RI (relative risk [RR] 1.74; 95% confidence interval [CI] 1.06, 2.85), CRB in 19% and 14%, respectively (RR 1.33; 95% CI 0.90, 1.98), major bleeding in 6.1% and 2.0%, respectively (RR 2.98; 95% CI 1.29, 6.90) and mortality rate was 40% and 34%, respectively (RR 1.20; 95% CI 0.94, 1.53). Patients with RI on tinzaparin showed no difference in recurrent VTE, CRB, major bleeding or mortality rates versus those on warfarin. Conclusion RI in patients with cancer-associated thrombosis on anticoagulation was associated with a statistically significant increase in recurrent VTE and major bleeding, but no significant increase in CRB or mortality. No differences were observed between long-term tinzaparin therapy and warfarin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».