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Enregistrement W2980151503 · doi:10.1182/blood.v128.22.2624.2624

Incidence and Risk Factors of Venous Thromboembolism in Patients with Multiple Myeloma Receiving Immunomodulatory Agents

2016· article· en· W2980151503 sur OpenAlexaff
Miriam Kimpton, Ryan Buyting, Daniel J. Corsi, Natasha Rupani, Marc Carrier, Arleigh McCurdy

Notice bibliographique

RevueBlood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLenalidomideMultiple myelomaInternal medicineThalidomidePomalidomideIncidence (geometry)Risk factorOdds ratioConcomitantSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple myeloma (MM) is an incurable plasma cell disorder representing 10% of all hematologic malignancies. Cancer is a known risk factor for venous thromboembolism (VTE). Patients with MM are at a particularly high risk of developing VTE owing to patient characteristics (e.g. previous history of VTE), disease characteristics, and treatment characteristics including use of the immunomodulatory agents (IMIDs). Unfortunately, standard criteria to identify the patients most at risk for developing VTE in MM while receiving IMIDs are unknown. We sought to assess the incidence of VTE and its associated risk factors in MM patients receiving IMID therapy. A retrospective cohort study including 1680 consecutive patients with multiple myeloma treated at our centre between January 01, 1995 and January 26, 2016 was conducted. The annual incidence of VTE on immunomodulatory agents including thalidomide, lenalidomide, and pomalidomide was derived. Univariate incidence ratio analyses of VTE for different risk factors was performed including: previous history of VTE, concomitant use of dexamethasone, and ≥/< 6 months after IMID initiation. A total of 309 MM patients treated with an immunomodulatory agent were identified. Nineteen patients were excluded (incomplete data, lost to follow). Of the remaining 290 patients, the mean age was 67.9 and 42.4% were female. Twenty-seven VTE events were recorded. The overall risk ratio was 6.1 for the development of VTE. Patients with a personal history of VTE had an increased risk of suffering a VTE while on IMID therapy (IRR 5.4; CI, 1.9-13.6). The time from the initiation of the IMID therapy (less than 6 months) also increased the risk of developing a VTE (IRR 51.7; CI,19.4-160.1). The concomitant use of dexamethasone was not associated with a statistically significant increased risk (IRR 1.7; CI, 0.3-69.5). Incidence risk ratios for these risk factors are depicted in Table 1. Our results suggest that a personal history of VTE and the time from the initiation of the IMID (less than 6 months) are associated with an increased risk of VTE in MM patients receiving IMID therapy. This may be helpful in determining which multiple myeloma patients treated with an IMID agent warrant more aggressive thromboprophylaxis. Further prospective studies are needed to determine the optimal agent, intensity, and duration of thromboprophylaxis in patients with MM on IMID therapy. Disclosures McCurdy: Celgene: Honoraria.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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