Predictive value of venous thromboembolism (<scp>VTE</scp>)‐<scp>BLEED</scp> to predict major bleeding and other adverse events in a practice‐based cohort of patients with <scp>VTE</scp>: results of the <scp>XALIA</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
Venous thromboembolism (VTE)-BLEED, a decision tool for predicting major bleeding during chronic anticoagulation for VTE has not yet been validated in practice-based conditions. We calculated the prognostic indices of VTE-BLEED for major bleeding after day 30 and day 90, as well as for recurrent VTE and all-cause mortality, in 4457 patients enrolled in the international, prospective XALIA study. The median at-risk time was 190 days (interquartile range 106-360). The crude hazard ratio (HR) for major bleeding after day 30 was 2·6 [95% confidence interval (CI) 1·3-5·2] and the treatment-adjusted HR was 2·3 (95% CI 1·1-4·5) for VTE-BLEED high (versus low) risk patients: the corresponding values for major bleeding after day 90 were 3·8 (95% CI 1·6-9·3) and 3·2 (95% CI 1·3-7·7), respectively. The predictive value of VTE-BLEED was similar in selected patients with unprovoked VTE or those treated with rivaroxaban. High VTE-BLEED score was associated with higher incidence of all-cause mortality (treatment-adjusted HR 11, 95% CI 4·8-23), but not evidently with recurrent VTE (treatment-adjusted HR 1·5; 95% CI 0·85-2·7). These results confirm the predictive value of VTE-BLEED in practice-based data in patients treated with rivaroxaban or conventional anticoagulation, supporting the hypothesis that VTE-BLEED may be useful for making management decisions on the duration of anticoagulant therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».