Treatment Algorithm in Cancer-Associated Thrombosis: Canadian Expert Consensus
Notice bibliographique
Résumé
Management of anticoagulant therapy for the treatment of venous thromboembolism (vte) in cancer patients is complex because of an increased risk of recurrent vte and major bleeding complications in those patients relative to the general population. Subgroups of patients with cancer also show variation in their risk for recurrent vte and adverse bleeding events. Accordingly, a committee of 10 Canadian clinical experts developed the consensus risk- stratification treatment algorithm presented here to provide guidance on tailoring anticoagulant treatment choices for the acute and extended treatment of symptomatic and incidental vte, to prevent recurrent vte, and to minimize the bleeding risk in patients with cancer. During a 1-day live meeting, a systematic review of the literature was performed, and a draft treatment algorithm was developed. The treatment algorithm was refined through the use of a Web-based platform and a series of online teleconferences. Clinicians using this treatment algorithm should consider the bleeding risk, the type of cancer, and the potential for drug-drug interactions in addition to informed patient preference in determining the most appropriate treatment for patients with cancer-associated thrombosis. Anticoagulant therapy should be regularly reassessed as the patient's cancer status and management change over time.
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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 | 0,040 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».