Management strategies and clinical outcomes in patients with inferior vena cava thrombosis: Data from GARFIELD‐VTE
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inferior vena cava (IVC) thrombosis is a rare form of venous thromboembolism (VTE). The optimal treatment strategies and outcomes are unclear in patients with this presentation. OBJECTIVE: We aimed to compare baseline characteristics, treatment patterns and 24-month outcomes in IVC thrombosis patients (n = 100) with lower extremity deep vein thrombosis (LEDVT) patients (n = 7629). METHODS: GARFIELD-VTE is a prospective, observational registry of 10 868 patients with objectively diagnosed VTE from 415 sites in 28 countries. RESULTS: IVC thrombosis patients were younger (51.9 vs. 59.8 years), more frequently had active cancer (26.0% vs. 8.9%) or history of cancer (21.0% vs. 12.2%), and less frequently had recent trauma or surgery than LEDVT patients. IVC thrombosis was more frequently treated with parenteral anticoagulants alone (35.1% vs. 15.9%), whereas patients with LEDVT more commonly received vitamin K antagonists (32.0% vs. 25.8%) or direct oral anticoagulants (49.0% vs. 35.1%). Thrombolysis (11.0% vs. 3.6%) and surgical/mechanical interventions (4.0% vs. 1.4%) were more frequent in IVC thrombosis. At 24-months, the rate per 100 person-years (95% confidence interval) of all-cause mortality was higher in patients with IVC thrombosis than LEDVT (13.28 [8.57-20.58] vs. 4.91 [4.55-5.3]); the incidence of cancer-associated mortality was comparable as was the incidence of VTE recurrence (4.11 [1.85-9.15] vs. 4.18 [3.84-4.55]). Major bleeding was slightly higher in IVC thrombosis (2.03 [0.66-6.31] vs. 1.66 [1.45-1.89]). CONCLUSION: In summary, IVC thrombosis patients have higher all-cause mortality rates than those with LEDVT, a finding only partly attributable to malignancy.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».