Evaluation of the Khorana score for prediction of venous thromboembolism in patients with multiple myeloma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines recommend thromboprophylaxis for patients with multiple myeloma (MM) at high risk for venous thromboembolism (VTE). However, the optimal risk prediction model for VTE in MM remains unclear. Khorana et al developed a VTE risk score (Khorana score) in ambulatory cancer patients receiving chemotherapy. We aimed to evaluate the predictive ability of the Khorana score in patients with MM. METHODS: We identified patients with MM within the Veterans Affairs health care system between 2006 and 2013. The Khorana score was calculated before treatment initiation. Using logistic regression, the relationship between risk group and VTE was assessed at 3 and 6 months. We tested model discrimination using the concordance statistic. RESULTS: In the cohort of 2870 patients with MM, there were 1328 at low risk (0 points), 1521 at intermediate risk (1-2 points), and 21 at high risk (≥3 points) for VTE by the Khorana score. The 6-month cumulative incidence of VTE was 5.1% (95% confidence interval [CI], 4.0%-6.4%) in low risk, 3.9% (95% CI, 3.0%-5.0%) in intermediate risk, 4.8% (95% CI, 0.3%-20.2%) in high risk. The Khorana score did not strongly discriminate between patients who did and did not develop VTEs at 3 or 6 months (concordance statistic, 0.58; 95% CI, 0.54-0.63; and 0.53, 95% CI, 0.50-0.57, respectively. CONCLUSIONS: In conclusion, in this cohort of 2870 patients with MM, the Khorana score did not predict VTE. Our study supports the need to use myeloma-specific risk models to predict VTE risk in patients with MM.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».