Risk scores for occult cancer in patients with unprovoked venous thromboembolism: Results from an individual patient data meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The Registro Informatizado de Pacientes con Enfermedad TromboEmbólica (RIETE) score and the Screening for Occult Malignancy in Patients with Idiopathic Venous Thromboembolism (SOME) risk scores aim to identify patients with acute unprovoked venous thromboembolism (VTE) at high risk of occult cancer, but their predictive performance is unclear. Methods The scores were evaluated in an individual patient data meta-analysis. Studies were eligible if enrolling consecutive adults with unprovoked VTE who underwent protocol-mandated screening for cancer. The primary outcome was a cancer diagnosis between 30 days and 2 years of follow-up. The discriminatory performance was evaluated by computing the area under the receiver (ROC) curve in random-effects meta-analyses. Results The RIETE score could be calculated in 1753 patients, of whom 63 (3.6%) were diagnosed with cancer. The pooled area under the ROC curve was 0.59 (95% confidence interval [CI], 0.52-0.66; I2 = 0%). Of the 427 patients (24%) classified as high risk, 25 (5.9%) were diagnosed with cancer compared with 38 of 1326 (2.9%) low-risk patients (hazard ratio [HR], 2.0; 95% CI, 1.3-3.4). The SOME score was calculated in 925 patients, of whom 37 (4.0%) were diagnosed with cancer. The pooled area under the ROC curve was 0.56 (95% CI, 0.46-0.65; I2 = 46%). Of the 161 patients (17%) classified as high risk (≥2 points), eight (5.0%) were diagnosed with cancer compared with 29 of 764 (3.8%) low-risk patients (HR, 1.2; 95% CI, 0.55-2.7). Conclusions The predictive discriminatory performance of both scores is poor. When used dichotomously, the RIETE score is able to discriminate between low- and high-risk patients. Because this is largely driven by advanced age, these results do not support the use of these scores in daily clinical practice.
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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 | 0,024 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».