Direct Oral Anticoagulants in Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-associated thrombosis (CAT) is a common occurrence in the journey of a cancer patient and its management poses significant challenges. Low molecular weight heparin (LMWH) is the standard of care but the high cost and the inconvenience of daily injections have led to low persistence with therapy. Direct oral anticoagulants (DOACs) are effective and safe for the treatment of venous thromboembolism (VTE) compared with vitamin K antagonist (VKA) therapy in noncancer patients, and emerging data comparing their use with LMWH in CAT are rapidly changing clinical practice. Recent randomized controlled trials also reported that specific DOACs are effective for primary prevention of CAT in patients undergoing systemic cancer therapy, but this benefit might be offset by an increased risk of bleeding. Undoubtedly, the option of an effective and safe oral anticoagulant is appealing to physicians and patients but critical limitations of DOACs, particularly bleeding and drug-drug interaction, need careful consideration. Understanding the scientific data, as well as each patient's preferences and values, are paramount in individualizing therapy in this special population of patients. This review summarizes the current evidence for DOACs for the treatment and prevention of CAT, discusses the importance of careful patient selection, and highlights upcoming new studies that will inform guideline recommendations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».