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Enregistrement W2980696697 · doi:10.1182/blood-2018-99-113023

Long-Term Risk Factors for Occult Cancer Detection in Patients with Unprovoked Venous Thromboembolism: A Post-Hoc Analysis of the Reverse Study

2018· article· en· W2980696697 sur OpenAlexaff
Nathan Cantor, Marc Carrier, Marc Rodger, Gabrielle Veillet-Lemay, Elham Sabri, Michael J. Kovacs

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensVictoria HospitalOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerInternal medicineProstate cancerColorectal cancerRetrospective cohort studyPulmonary embolismIncidence (geometry)Univariate analysisSurgeryMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The diagnosis of an unprovoked (i.e., in the absence of any risk factors) venous thromboembolism (VTE) may be a sign of an underlying cancer. Previous estimates of the incidence rate of occult cancer in patients with unprovoked VTE are as high as 5-10%. However, screening methods to detect cancer early in these patients are of limited clinical value and previous identification of risk factors focused on short-term cancer diagnosis. Therefore, this study will assess the long-term incidence and risk factors of cancer in unprovoked VTE patients. Methods: This retrospective study is a post-hoc analysis of the REVERSE (Recurrent Venous Thromboembolism Risk Stratification Evaluation) study. Patient data was collected following an initial six-month course of anticoagulation therapy and were followed for a mean time period of 5.0 years (range 1 month-8 years). We performed univariable analysis to test the strength of association between each potential predictor variable and occult cancer diagnosis. Furthermore, using forward model selection we created a multivariable model with optimal predictive value for cancer diagnosis. Results: Among 663 patients presenting with unprovoked VTE, 38 (5.7%) subsequently developed a new cancer diagnosis during the follow-up period. The most common types of cancers diagnosed were prostate (21%) and colorectal cancer (16%). Univariate analysis revealed age > 65 (OR 2.59; 95% CI 1.31-4.49, P= 0.0036), elevated D-Dimer (OR 2.71; 95% CI 1.38-5.31, P=0.026) and pulmonary vein obstruction (PVO) score (OR 4.34 95% CI 1.26-14.92, P=0.023) as the strongest predictors of occult cancer. Only D-Dimer (Adj.-OR 2.72 95% CI 1.39-5.32) remained in the multivariate model and no other factor significantly improved the model's fit. Conclusion: Patients with an unprovoked VTE remain at an elevated risk of developing cancer following anticoagulation therapy. Age > 65 years old, elevated D-Dimer, and PVO in pulmonary embolism patients are among potential risk factors for developing occult cancer. More studies are needed to validate these potentially important risk factors. Disclosures Carrier: BMS: Honoraria, Research Funding; Leo Pharma: Research Funding; Pfizer: Honoraria; Bayer: Honoraria. Rodger:Biomerieux: Research Funding. Kovacs:Daiichi Sankyo Pharma Development: Research Funding; Bayer: 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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