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Enregistrement W2990384780 · doi:10.1182/blood-2019-126306

Enhanced VTE Risk Stratification in Ambulatory Patients with Cancer

2019· article· en· W2990384780 sur OpenAlexaff
Joseph R. Shaw, Ranjeeta Mallick, Marc Carrier, Anton Ilich, Nigel S. Key, Philip S. Wells

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineAmbulatoryHazard ratioFramingham Risk ScoreApixabanProportional hazards modelIncidence (geometry)PlaceboConfidence intervalDiseaseWarfarinAtrial fibrillationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ambulatory cancer patients initiating chemotherapy are at increased risk of venous thromboembolism (VTE). The Khorana score (0 = low, 1-2 = intermediate, 3-6 = high) helps clinicians to stratify these patients according to their underlying risk of VTE. The CATS score, which incorporates additional points for elevated biomarkers (d-dimer, p-selectin), may enhance VTE risk stratification by adding up to two additional points to the Khorana score. We sought to evaluate the incidence of VTE in patients with a Khorana score of ≥ 2 and elevated biomarkers. Methods: The AVERT trial compared apixaban to placebo for the primary prevention of VTE in ambulatory cancer patients with a Khorana score of ≥ 2. D-dimer and p-selectin measurements were performed at randomization. Patients with d-dimer or p-selectin over the 75th percentile received 1 additional point each per elevated measurement (d-dimer ≥ 2.06 ug/mL and p-selectin ≥ 44.5 ng/mL). Cumulative 6-month VTE incidences according to Khorana and CATS scores were calculated using Kaplan-Meier analysis. VTE was assessed among patients receiving placebo (control group) according to modified intention to treat analysis, whereas bleeding events were assessed among patients receiving apixaban according to per-protocol analysis. For both the Khorana and CATS scores, the highest risk groups were merged into pooled high-risk groups (Khorana ≥ 3, CATS ≥ 4) given the low number of patients in higher risk strata. Hazard ratios for VTE were calculated by univariate and multivariable Cox regression analyses. The linear association between risk scores, VTE incidence and incidence of overall bleeding was tested for statistical significance. Results: A total of 466 patients were included in the analysis, 229 and 237 patients in the placebo and apixaban arms, respectively. There were 73 (31.9%) and 86 (36.3%) patients with Khorana scores ≥ 3 in the control and apixaban arms, respectively, whereas there were 52 (22.7%) and 66 (27.9%) patients with CATS scores ≥ 4 in the control and apixaban arms, respectively. Mean age was 61.0 ± 11.8 and 60.6 ± 12.6 years in the control and apixaban arms, respectively. A minority of patients, 11.5% in the control arm and 15.1% in the apixaban arm, had ECOG scores of ≥ 2. The 6-month cumulative incidence of VTE was 13% (95% CI 7 to 23) in patients with a Khorana score of ≥ 3 and 20% (95% CI 11 to 35) in patients with a CATS score of ≥ 4, respectively (Figures 1 and 2). The linear trend for association of CATS risk scores with VTE was statistically significant (p = 0.0015). The linear trend for association of Khorana risk scores with VTE did not achieve statistical significance (p = 0.059). There was a total of 7 overall bleeding events (8.1%; 95% CI 2.4 to 13.9) in patients with a Khorana score of ≥ 3, two of which were major (2.3%; 95% CI 0 to 5.5). There were 7 overall bleeding events (10.6%; 95%CI: 3.2 to 18.0) in patients with a CATS score of ≥ 4, two of which were major (3.03%; 95%CI: 0 to 7.17). Neither increasing Khorana (p = 0.85, p = 0.69) or CATS scores (p = 0.58, p = 0.54) were significantly associated with either increased major or overall bleeding, respectively. Conclusion: Incorporation of d-dimer and p-selectin enhances VTE risk stratification in ambulatory cancer patients with a Khorana score of ≥ 2. Disclosures Carrier: BMS: Honoraria, Research Funding; Leo Pharma: Honoraria, Research Funding; Pfizer: Honoraria, Research Funding; Bayer: Honoraria; Servier: Honoraria. Key:Uniqure BV: Research Funding. Wells:BMS/Pfizer: Honoraria, Research Funding; Bayer: Honoraria; Sanofi: Honoraria; Daiichi Sankyo: 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,262 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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