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Enregistrement W3014298099 · doi:10.1002/rth2.12327

Cancer‐associated venous thromboembolism: Treatment and prevention with rivaroxaban

2020· review· en· W3014298099 sur OpenAlexaff
Rupert Bauersachs, Alok A. Khorana, Agnes Lee, Gerald A. Soff

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsNational Cancer InstituteJanssen Scientific AffairsBayer
Mots-clésRivaroxabanMedicineEdoxabanApixabanIntensive care medicineRandomized controlled trialCancerDabigatranVenous thromboembolismThrombosisInternal medicineWarfarin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer-associated venous thromboembolism (VTE) is a frequent, potentially life-threatening event that complicates cancer management. Anticoagulants are the cornerstone of therapy for the treatment and prevention of cancer-associated thrombosis (CAT); factor Xa-inhibiting direct oral anticoagulants (DOACs; apixaban, edoxaban, and rivaroxaban), which have long been recommended for the treatment of VTE in patients without cancer, have been investigated in this setting. The first randomized comparisons of DOACs against low-molecular-weight heparin for the treatment of CAT indicated that DOACs are efficacious in this setting, with findings reflected in recent updates to published guidance on CAT treatment. However, the higher risk of bleeding events (particularly in the gastrointestinal tract) with DOACs highlights the need for appropriate patient selection. Further insights will be gained from additional studies that are ongoing or awaiting publication. The efficacy and safety of DOAC thromboprophylaxis in ambulatory patients with cancer at a high risk of VTE have also been assessed in placebo-controlled randomized controlled trials of apixaban and rivaroxaban. Both studies showed efficacy benefits with DOACs, but both studies also showed a nonsignificant increase in major bleeding events while on treatment. This review summarizes the evidence base for rivaroxaban use in CAT, the patient profile potentially most suited to DOAC use, and ongoing controversies under investigation. We also describe ongoing studies from the CALLISTO (Cancer Associated thrombosis-expLoring soLutions for patients through Treatment and Prevention with RivarOxaban) program, which comprises several randomized clinical trials and real-world evidence studies, including investigator-initiated research.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,323
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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