Thromboembolic risk in patients with lung cancer receiving systemic therapy
Notice bibliographique
Résumé
Summary In this retrospective study, we investigated the influence of chemotherapy and immunotherapy on thromboembolic risk among United States Veterans with lung cancer during their first 6 months (180 days) following initiation of systemic therapy. Included patients received treatment with common front‐line agents that were divided into four groups: chemotherapy alone, immunotherapy alone, combination of chemo‐ and immunotherapies, and molecularly targeted therapies (control group). The cohort experienced a 7·4% overall incidence of thrombosis, but the analysis demonstrated significantly different rates among the different groups. We explored models incorporating multiple confounding variables as well as the competing risk of death, and these results indicated that both chemo‐ and immunotherapies were associated with an increased incidence of thrombosis, either alone or combined, compared with the control group (7·56%, P = 2.2 × 10 –16 ; 10·2%, P = 2.2 × 10 –16 ; and 7·87%, P = 2.4 × 10 –14 respectively vs. 4·10%). The Khorana score was found to be associated with increased risk, as were vascular disease and metastases. We found an association between risk of thrombosis and the use of anticoagulation, accounting for several confounders, including history of thrombosis. Further study is warranted to better determine the drivers of thromboembolic risk and to identify ways to mitigate this risk for 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».