Recurrent venous thromboembolism and bleeding with extended anticoagulation: the VTE-PREDICT risk score
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Deciding to stop or continue anticoagulation for venous thromboembolism (VTE) after initial treatment is challenging, as individual risks of recurrence and bleeding are heterogeneous. The present study aimed to develop and externally validate models for predicting 5-year risks of recurrence and bleeding in patients with VTE without cancer who completed at least 3 months of initial treatment, which can be used to estimate individual absolute benefits and harms of extended anticoagulation. METHODS AND RESULTS: Competing risk-adjusted models were derived to predict recurrent VTE and clinically relevant bleeding (non-major and major) using 14 readily available patient characteristics. The models were derived from combined individual patient data from the Bleeding Risk Study, Hokusai-VTE, PREFER-VTE, RE-MEDY, and RE-SONATE (n = 15,141, 220 recurrences, 189 bleeding events). External validity was assessed in the Danish VTE cohort, EINSTEIN-CHOICE, GARFIELD-VTE, MEGA, and Tromsø studies (n = 59 257, 2283 recurrences, 3335 bleeding events). Absolute treatment effects were estimated by combining the models with hazard ratios from trials and meta-analyses. External validation in different settings showed agreement between predicted and observed risks up to 5 years, with C-statistics ranging from 0.48-0.71 (recurrence) and 0.61-0.68 (bleeding). In the Danish VTE cohort, 5-year risks ranged from 4% to 19% for recurrent VTE and 1% -19% for bleeding. CONCLUSION: The VTE-PREDICT risk score can be applied to estimate the effect of extended anticoagulant treatment for individual patients with VTE and to support shared decision-making.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».