Risk factors for thromboembolic events in patients with paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH): a nested case–control study in the International PNH Registry
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this analysis was to identify risk factors for thromboembolic events (TE) in patients with paroxysmal nocturnal hemoglobinuria (PNH) who were not treated with C5 inhibitors. Patients with PNH and a history of ≥ 1 TE at enrollment in the International PNH Registry (NCT01374360; registration date, January 2011) were each matched with up to 5 patients without TE. Multivariable analysis was performed with the following variables: percentage glycosylphosphatidylinositol (GPI)-negative cells, high disease activity (HDA), non-TE major adverse vascular event history, and recent anticoagulation. Of 2541 eligible patients, 57 with TE and 189 matched controls were analyzed. Multivariable analysis (odds ratio [95% CI]) identified the following factors as being associated with increased thrombotic risk: patients with no history of TE (with recent anticoagulation, 9.30 [1.20-72.27]), patients with history of TE (with recent anticoagulation, 8.91 [0.86-92.62]; without recent anticoagulation, 5.33 [0.26-109.57]), patients with ≥ 30% GPI-negative granulocytes (≥ 30% to < 50%, 4.94 [0.54-45.32]; ≥ 50%, 1.97 [0.45-8.55]), or patients with lactate dehydrogenase (LDH) ratio ≥ 1.5 × upper limit of normal (ULN) plus ≥ 2 HDA criteria (2-3 criteria, 3.18 [0.44-23.20]; ≥ 4 criteria, 3.60 [0.38-33.95]). History of TE, ≥ 30% GPI-negative granulocytes, and LDH ratio ≥ 1.5 × ULN with ≥ 2 HDA criteria are TE risk factors for patients with PNH. These findings will aid physicians by providing important clinical and laboratory risk factors that can be used to identify and manage patients with PNH who are at risk of developing TE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».