Risk Factors for Venous Thromboembolism in Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Venous thromboembolism (VTE) in malignancy is associated with poor outcomes. We conducted a retrospective review of VTE in patients with endometrial cancer to characterize the VTE incidence, identify factors that contribute to VTE risk, and compare survival outcomes in patients with and without VTE. Methods: A retrospective chart review identified 422 eligible patients who underwent surgery for endometrial cancer (1 January 2014 to 31 July 2016). The primary outcome was VTE. Binary logistic regression identified risk factors for VTE; significant risk factors were included in a multivariate analysis. Kaplan–Meier estimates are reported, and log rank tests were used to compare the Kaplan–Meier curves. Risk-adjusted estimates for overall survival based on VTE were determined using a multivariate Cox proportional hazards model. Results: The incidence of VTE was 6.16% overall and 0.7% within 60 days postoperatively. Non-endometrioid histology, stages 3 and 4 disease, laparotomy, and age (p < 0.1) were identified as factors associated with VTE and were included in a multivariate analysis. The overall death rate in patients with VTE was 42% (9% without VTE): hazard ratio, 5.63; 95% confidence interval, 2.86 to 11.08; p < 0.0001. Adjusting for age, stage of disease, and histology, risk of death remained significant for patients with a VTE: hazard ratio, 2.20; 95% confidence interval, 1.09 to 4.42; p = 0.0271. Conclusions: A method to identify patients with endometrial cancer who are at high risk for VTE is important, given the implications of VTE for patient outcomes and the frequency of endometrial cancer diagnoses. Factors identified in our study might assist in the recognition of such patients.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».