MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2918385393 · doi:10.1182/blood.v130.suppl_1.627.627

The Khorana Score for the Prediction of Venous Thromboembolism in Patients with Solid Cancer: An Individual Patient Data Meta-Analysis

2017· article· en· W2918385393 sur OpenAlexaffabout
Nick van Es, Matthew Ventresca, Qi Zhou, Simon Noble, Mark Crowther, Matthias Briel, David García, Gary H. Lyman, Fergus Macbeth, Gareth Griffiths, Alfonso Iorio, Lawrence Mbuagbaw, Ignacio Neumann, Jan Brożek, Gordon Guyatt, Michael B. Streiff, Iván D. Flórez, Ziad Solh, Walter Ageno, Maura Marcucci, George Bozas, Anthony Maraveyas, B Lebeau, Ramón Lecumberri, Kostandinos Sideras, Charles L. Loprinzi, Robert D. McBane, Suzanne M. Bleker, Uwe Pelzer, Elie A. Akl, Patrick M. Bossuyt, Lara A Kahale, Harry R. Büller, Holger J. Schünemann, Gilbert B. Zulian

Notice bibliographique

RevueBlood · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonSt. Joseph's HospitalMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicinePlaceboCancerLow molecular weight heparinLung cancerMeta-analysisRandomized controlled trialHeparinChemoprophylaxisSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Guidelines suggest the use of the Khorana score to select patients with solid cancer receiving chemotherapy for thromboprophylaxis to prevent venous thromboembolism (VTE), but its performance in different types of cancers remains uncertain. Methods: The present analysis includes individual patient data from seven randomized controlled trials that had compared prophylactic (ultra)-low-molecular-weight heparin (LMWH) with placebo or observation in patients with solid cancer. The analysis addresses the performance of the continuous and dichotomized Khorana score in predicting the 6-month risk of VTE in the trial control groups, overall and in types of cancer studies, as well as the efficacy and safety of LMWH among patients with a high-risk Khorana score. Random effects meta-analysis provided the basis for summary estimates. Findings: In the 3,403 patients from the control groups included in the analyses, the mean age was 61 years, 59% were male, and 58% had lung cancer. During 6-months of follow-up, 188 patients (5.5%) developed VTE. Overall, the 6-month VTE incidence was 9.8% among high-risk Khorana score patients and 6.4% among low-to-intermediate risk patients (OR 1.6; 95%-CI 1.1-2.2). The dichotomous Khorana score performed differently in lung cancer patients (OR 1.1; 95%-CI, 0.72-1.7) than in those with other types of cancer (OR 4.4; 95%-CI, 2.7-7.3; P interaction=0.002). Among high-risk patients, LMWH decreased the risk of VTE by 64% compared to placebo or observation (OR 0.36; 95%-CI, 0.22-0.58). In the group of patients with types of cancer other than lung cancer and a high-risk Khorana score (N=619), the 6-month VTE incidence was 3.3% (95% CI, 1.4 to 7.7) among LMWH recipients and 13% (95% CI, 6.8 to 24) among those not receiving LMWH (OR 0.23, 95% CI, 0.11 to 0.46; P <0.001). There was no difference in major bleeding (OR 1.2, 95% CI, 0.56 to 2.5). Interpretation: The Khorana score performs poorly in differentiating between those at high and low risk of VTE in patients with lung cancer, but is associated with a 4-fold increased risk of VTE in those with other types of cancer. Thromboprophylaxis is effective and safe in patients with a high-risk Khorana score. Funding: Canadian Institutes of Health Research knowledge synthesis grant, KRS 126594 Registration: International Prospective Register for Systematic Reviews (PROSPERO), CRD42013003526. Disclosures Van Es: Pfizer: Employment, Other: Comment: Dr. van Es reports personal fees from Pfizer as a member of their advisory board. These fees are unrelated to this project.. Crowther: Alexion: Speakers Bureau; Bayer: Membership on an entity's Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau; Boehringer Ingelheim: Speakers Bureau; Leo Pharma: Research Funding; Pfizer: Honoraria; Portola: Consultancy; Shinogi: Consultancy. Macbeth: Cancer Research UK: Research Funding; Pfizer: Other: Provision of Dalteparin for FRAGMATIC trial. Griffiths: Pfizer: Consultancy, Other: Comment: I run an academic clinical trials unit, have received educational/investigator intiated research grants from companies that make these heparin agents. As consultant > 3 years ago, advised Pfizer on clinical trial designs unrelated to this study., Research Funding. Streiff: Roche: Research Funding; Portola: Research Funding; Janssen Scientific Affairs, LLC: Consultancy, Research Funding; CSL Behring: Consultancy, Research Funding. Ageno: Daiichi Sankyo: Consultancy, Honoraria; Bayer AG: Consultancy, Honoraria, Research Funding; BMS-Pfizer: Consultancy, Honoraria; Boehringer Ingelheim: Consultancy, Honoraria. Bozas: PharmaMar: Honoraria. Maraveyas: Bayer: Other: Personal fees and conference attendance; Bristol-Myers Squibb: Other: Grants and personal fees; Leo Pharma: Other: Grants, personal fees and conference attendance; Pfizer: Other: Personal fees. Loprinzi: Bristol Myers: Other: Grant - unrelated to this project; Janssen: Other: Grant - unrelated to this project. McBane: Bristol Myers Squibb: Other: Research grant for cancer associated VTE. Schünemann: Canadian Institutes of Health Research: Research Funding.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,067
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetVenous Thromboembolism Diagnosis and Management→Travaux en français237 207→