Risk of Venous Thromboembolism in Glioblastoma Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with cancer are at increased risk of venous thromboembolic events (VTE) with a particularly high prevalence in patients with glioblastoma (GB). We designed this current study to determine the incidence of symptomatic VTE in patients with GB undergoing first-line chemoradiotherapy and to develop a clinical score to help physicians identify those who are at the highest risk of VTE. Methods A retrospective study cohort included patients diagnosed with GBM treated with radical concurrent chemoradiotherapy between 2005 and 2010 in Southern Alberta. Descriptive statistics were used to characterize the patient population. A predictive value for VTE was assessed by comparing logistic models and using the area under the receiver operating characteristic curve. Results Twenty-three out of 115 patients (20%) experienced a symptomatic VTE. This complication was not associated with overall survival at two years (p=0.06, heart rate (HR)=1.61). Hypertension and smoking were associated with VTE (p-values 0.034 and 0.048, respectively). A scoring system with the following variables was developed to predict the likelihood of developing VTE: (1) Karnofsky performance status (KPS) - 70, 1 point; KPS < 70, 2 points; (2) Age - 45 to 60, 1 point; 61 to 70, 2 points; (3) Current smoking, 1 point; (4) Hypertension, 1 point. Patients with >3 points were 5 times more likely to develop a VTE. Conclusions In our population, our simple scoring system allows the identification of patients with GB receiving first-line therapy, who are at the highest risk of VTE. These results require validation in an independent series.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».