Incidence and predictors of occult preoperative deep vein thrombosis at radical cystectomy for urothelial carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients undergoing radical cystectomy are at high perioperative risk for deep vein thrombosis due to age, malignancy, recent transurethral resection, and neoadjuvant chemotherapy. We, therefore, evaluated the incidence and predictors of occult preoperative deep vein thrombosis prior to radical cystectomy for urothelial carcinoma. METHODS: We prospectively screened 52 asymptomatic patients with urothelial carcinoma undergoing radical cystectomy at our institution with lower extremity ultrasound and D-dimer assay within two weeks prior to surgery. Patients with a prior history of deep vein thrombosis and those on systemic anticoagulation were excluded. RESULTS: We identified 4/52 patients (7.7%) with preoperative asymptomatic deep vein thrombosis prior to radical cystectomy. Median D-dimer for patients with and without preoperative deep vein thrombosis was 787 ng/ml (interquartile range [IQR] 365-1257) and 260 ng/ml (IQR 158-498), respectively. A D-dimer threshold of >250 ng/ml had a sensitivity of 100% and specificity of 50%, resulting in a negative predictive value of 100% and positive predictive value of 14.8% for preoperative deep vein thrombosis. Increasing the D-dimer threshold to >1000 ng/ml created a sensitivity of 50% and specificity of 85%, resulting in a negative predictive value of 92% and positive predictive value of 33%. D-dimer values did not significantly vary with neoadjuvant chemotherapy or days since transurethral resection. CONCLUSIONS: Approximately 8% of patients had an occult deep vein thrombosis prior to radical cystectomy. D-dimer can provide sensitive diagnostic utility for deep vein thrombosis in the pre-radical cystectomy setting and could help guide use of preoperative lower extremity ultrasound in this high-risk patient population.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».