Management of Cancer-Associated Thrombosis: Unmet Needs and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Patients with cancer are at a high risk of symptomatic venous thromboembolism (VTE), which is a common cause of morbidity and mortality in this patient population. Increased risk of recurrent VTE and bleeding complications are two major challenges associated with therapeutic anticoagulation in these patients. Long-term therapy with low-molecular-weight heparins (LMWHs) has been the standard of care for the treatment of cancer-associated VTE given its favorable risk-benefit ratio in comparison with vitamin K antagonists. Direct oral anticoagulants (DOACs), which offer the convenience of oral administration and have a rapid onset of action, have recently emerged as a new treatment option for patients with cancer-associated thrombosis (CT). Randomized clinical trial data with head-to-head comparisons between DOACs and LMWHs showed that overall, DOACs have a similar efficacy profile but a higher risk of bleeding was observed in some of these studies. This review aims to identify unmet needs in the treatment of CT. We discuss important considerations for clinicians tailoring anticoagulation (1) drug-drug interactions, (2) risk of bleeding (e.g., gastrointestinal bleeding), (3) thrombocytopenia, hematological malignancies, (4) metastatic or primary brain tumors, and (5) renal impairment. Additional research is warranted in several clinical scenarios to help clinicians on the best therapeutic approach.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».