Approach to Cancer-Associated Thrombosis: Challenging Situations and Knowledge Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Malignancy is a significant risk factor for venous thromboembolism (VTE). It is estimated that up to 20% of patients with cancer may develop VTE at some time in their cancer journey. Cancer-associated VTE can lead to hospitalizations, morbidity, delayed cancer treatment, and mortality. The optimal prevention and management of cancer-associated thrombosis (CAT) is of utmost importance. Direct oral anticoagulants have been recommended as first-line therapy for VTE treatment in the general population and their efficacy has recently been demonstrated in the cancer population, leading to increased use. However, patients with cancer have unique challenges and comorbidities that can lead to increased risks and concerns with anticoagulation. Herein we will discuss commonly encountered challenges in patients with CAT, review available literature, and provide practice suggestions. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This article aims to specifically address cancer-associated thrombosis issues for which there is limited or absent evidence to guide best practice, for circumstances that pose unique challenges for clinicians, and for directions when the literature is conflicting. It reviews pertinent data for each selected topic and provides guidance for patient management based on the best available evidence and experiences from the panel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».