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Enregistrement W4283706670 · doi:10.3390/jcm11133729

The Ottawa Score Performs Poorly to Identify Cancer Patients at High Risk of Recurrent Venous Thromboembolism: Insights from the TROPIQUE Study and Updated Meta-Analysis

2022· article· en· W4283706670 sur OpenAlexaboutno aff
Corinne Frère, Benjamin Crichi, Clémentine Wahl, Élodie Lesteven, J. Connault, C. Durant, José Antonio Rueda-Camino, Alexandra Yannoutos, Okba Bensaoula, Christine Le Maignan, Zora Marjanovic, Dominique Farge

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLEO Pharma
Mots-clésMedicineVenous thromboembolismMeta-analysisOncologyInternal medicineIntensive care medicineThrombosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ottawa score (OS) for predicting the risk of recurrent venous thromboembolism (VTE) in cancer patients with VTE may help to guide anticoagulant treatment decisions that will optimize benefit-risk ratios. However, data on its reliability are conflicting. We applied the OS to all cancer patients with VTE enrolled in the prospective multicenter TROPIQUE study who received low-molecular-weight heparin over a 6-month period. Of 409 patients, 171 (41.8%) had a high-risk OS. The 6-month cumulative incidence of recurrent VTE was 7.8% (95%CI 4.2-14.8) in the high-risk OS group versus 4.8% (95%CI 2.6-8.9) in the low-risk OS group (SHR 1.47; 95%CI 0.24-8.55). The Area Under the Receiver Operating Characteristic curve (AUROC) of the OS in identifying patients who developed recurrent VTE was 0.53 (95%CI 0.38-0.65), and its accuracy was 57.9%. Among individual variables included in the OS, only prior VTE was significantly associated with the 6-month risk of recurrent VTE (SHR 4.39; 95% CI 1.13-17.04). When pooling data from all studies evaluating this score for predicting VTE recurrence in cancer patients (7 studies, 3413 patients), the OS estimated pooled AUROC was 0.59 (95%CI 0.56-0.62), and its accuracy was 55.7%. The present findings do not support the use of the OS to assess the risk of recurrent VTE in cancer patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,030
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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