Predicting major bleeding during extended anticoagulation for unprovoked or weakly provoked venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
No clinical prediction model has been specifically developed or validated to identify patients with unprovoked venous thromboembolism (VTE) who are at high risk of major bleeding during extended anticoagulation. In a prospective multinational cohort study of patients with unprovoked VTE receiving extended anticoagulation after completing ≥3 months of initial treatment, we derived a new clinical prediction model using a multivariable Cox regression model based on 22 prespecified candidate predictors for the primary outcome of major bleeding. This model was then compared with modified versions of 5 existing clinical scores. A total of 118 major bleeding events occurred in 2516 patients (annual risk, 1.7%; 95% confidence interval [CI], 1.4-2.1). The incidences of major bleeding events per 100 person-years in high-risk and non-high-risk patients, respectively, were 3.9 (95% CI, 3.0-5.1) and 1.1 (0.8-1.4) using the newly derived creatinine, hemoglobin, age, and use of antiplatelet agent (CHAP) model; 3.3 (2.6-4.1) and 1.0 (0.7-1.3) using modified ACCP score, 5.3 (0.6-19.2) and 1.7 (1.4-2.0) using modified RIETE score, 3.1 (2.3-3.9) and 1.1 (0.9-1.5) using modified VTE-BLEED score, 5.2 (3.3-7.8) and 1.5 (1.2-1.8) using modified HAS-BLED score, and 4.8 (1.3-12.4) and 1.7 (1.4-2.0) using modified outpatient bleeding index score. Modified versions of the ACCP, VTE-BLEED, and HAS-BLED scores help identify patients with unprovoked VTE who are at high risk of major bleeding and should be considered for discontinuation of anticoagulation after 3 to 6 months of initial treatment. The CHAP model may further improve estimation of bleeding risk by using continuous predictor variables, but external validation is required before its implementation in clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».