May‐Thurner syndrome prevalence as a risk factor for acute deep vein thrombosis is unknown
Notice bibliographique
Résumé
An excellent review on May-Thurner syndrome prevalence has recently been published and described the challenge to establish a correlation between significant left common iliac vein compression and clinical outcomes.1 The authors mention the condition is responsible for 2% to 5% of all deep vein thromboses (DVTs).1 However, we want to point out that May-Thurner syndrome (iliac vein compression syndrome or iliocaval compression syndrome) prevalence as a responsible risk factor for all DVTs is most likely unknown. The references cited in the article refer to two unicentric cohort studies led by the same author in which 18/900 (2%) patients and 40/800 (5%) patients presenting with presumed lower extremities’ venous disorders had features compatible with iliocaval compression.2, 3 Not every patient was assessed by venography and detailed demographics and other risk factors for DVT were not provided. Moreover, diagnosis explaining patients’ leg symptoms were not fully described and presumed DVTs were only mentioned in the second article in which 6/40 patients would have had a phlebitis (without further descriptions). Hence, we cannot assume 2% to 5% of all DVTs are explained by May-Thurner syndrome while others important variables from such a population were not assessed. Another review on lower extremity venous thrombosis diagnosis has also fueled this prevalence information regarding the responsibility of iliac vein compression syndrome in DVTs.4 We should avoid using these unvalidated presumed prevalence numbers that give a false assumption that we understand the possible magnitude of its impact as a risk factor for acute DVTs. GR has received honoraria from BMS/Pfizer, Bayer, and Servier.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».