Hypercoagulability and Thrombosis Risk in Prostate Cancer: The Role of Thromboelastography
Notice bibliographique
Résumé
Thrombosis is one of the leading causes of death in cancer. Cancer-induced hypercoagulable state contributes to thrombosis and is often overlooked. Prostate cancer may not be of high thrombogenic potential compared with other cancers, but its high prevalence brings it into focus. Pathological evidence for venous thromboembolisms (VTEs) in prostate cancer exists. Factors such as age, comorbidities, and therapies increase the VTE risk further. There is a need to systematically identify the risk of VTE in regard to patient-, cancer-, and treatment-related factors to risk stratify patients for better-targeted and individualized strategies to prevent VTE. Sensitive tests to enable such risk assessment are urgently required. There is sufficient evidence for the utility of thromboelastography (TEG) in cancer, but it is not yet part of the clinic and there is only limited data on the use of TEG in prostate cancer. One study revealed that compared with age-matched controls, 68.8% of prostate cancer patients demonstrated hypercoagulable TEG parameters. The absence of clinical guidelines is a limiting factor in TEG use in the cancer population. Cancer heterogeneity and the unique cancer-specific microenvironment in each patient, as well as determining the hypercoagulable state in each patient, are added limitations. The way forward is to combine efforts to design large multicenter studies to investigate the utility and clinical effectiveness of TEG in cancer and establish longitudinal studies to understand the link between hypercoagulable state and development of thrombosis. There is also a need to study low thrombogenic cancers as well as high thrombogenic ones. Awareness among clinicians and understanding of test applicability and interpretation are needed. Finally, expert discussion is critical to identify the investigation priorities.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».