Development of a Clinical Prediction Rule for the Risk of Venous Thromboembolism in Patients with Acute Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The impact of venous thromboembolism (VTE) on morbidity and mortality is significant in hematological cancer patients, including acute leukemia (AL). However, VTE in AL receives little attention in comparison to other more frequently occurring complications. Identifying risk factors for the development of VTE among patients with AL will enable clinicians to stratify their patients according to their VTE risk and consider them accordingly for tailored surveillance or prophylaxis strategies. Methods: We aimed to derive a prediction rule for assessing VTE risk in AL patients. We conducted a retrospective cohort study of consecutive adult patients diagnosed with acute myeloid leukemia (AML) and acute lymphoid leukemia (ALL) diagnosed between June 2006 and June 2017 at the London Health Sciences Centre, a tertiary care center in London, Ontario, Canada. Included participants were followed from diagnosis until last follow up, the occurrence of VTE, or death. Potential predictors were compared between groups using χ2 or Fisher's exact tests for categorical variables and T tests for continuous variables. Potentially significant predictors were evaluated using logistic regression and Cox regression analysis. A risk score was derived based on weighed variables included in the final model and compared using Kaplan-Meier survival analysis. Results: A total of 396 patients with AL (335 AML and 61 ALL) were included in the preliminary analysis. Population characteristics are shown in the Table. VTE occurred in 68 (17%) patients. Median time to VTE was 3 months (Interquartile range 1-5). In univariate analysis a diagnosis of ALL, prior history of VTE, platelet count at presentation and the number of attempts for line insertion were potential predictors. However, in multivariate analysis only ALL diagnosis and prior history of VTE remained significant. A score was derived based on these predictors (ALL 1 point; Prior VTE 2 points). Kaplan-Meier analysis showed good discrimination between categories (Figure; Log-rank p<0.001). Conclusion: We derived a score predictive of VTE in acute leukemia patients. Further confirmatory and validation studies are ongoing. Disclaimer. FA-A is a fellow of the CanVECTOR Network; ALL-L is an investigator of the CanVECTOR Network. This study was funded by the CanVECTOR Network which receives grant funding from the Canadian Institutes of Health Research (Funding Reference: CDT-142654). Figure. Figure. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».