Patient Management Strategies and Long-Term Outcomes in Isolated Distal Deep-Vein Thrombosis versus Proximal Deep-Vein Thrombosis: Findings from XALIA
Notice bibliographique
Résumé
Background Overall, 30 to 50% of lower-limb deep-vein thrombosis (DVT) cases are isolated distal DVT (IDDVT). The recurrent venous thromboembolism (VTE) risk is unclear, leaving uncertainty over optimal IDDVT treatment. We present data on patients with IDDVT and proximal DVT (PDVT) from the prospective, noninterventional XALIA study of rivaroxaban for acute and extended VTE treatment. Methods Patients aged ≥18 years scheduled to receive ≥3 months' anticoagulation with rivaroxaban or standard anticoagulation were eligible, with follow-up for ≥12 months. We describe baseline characteristics, management strategies, and incidence proportions of VTE recurrence, major bleeding, and all-cause mortality in patients with IDDVT or PDVT, with or without distal vein involvement. Findings Overall, 1,004 patients with IDDVT and 3,098 with PDVT were enrolled; 641 (63.8%) and 1,683 (54.3%) received rivaroxaban, respectively. Patients with IDDVT were younger and had lower incidences of renal impairment, cancer, and unprovoked VTE than those with PDVT. On-treatment recurrence incidences for IDDVT versus PDVT were 1.0 versus 2.4% (adjusted hazard ratio [HR]: 0.56; 95% confidence interval [CI]: 0.29–1.08), and incidences posttreatment cessation were 1.1 versus 2.1% (adjusted HR: 0.65; 95% CI: 0.32–1.35), respectively. On-treatment major bleeding incidences were 0.9 versus 1.4% and mortality was 0.8 versus 2.2%, respectively. Median treatment duration in patients with IDDVT was shorter than in those with PDVT (102 vs. 192 days, respectively). Interpretation Patients with IDDVT had fewer comorbidities and were more frequently treated with rivaroxaban than those with PDVT. On-treatment and posttreatment recurrences were less frequent in patients with IDDVT. Trial registration number: NCT01619007.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».