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Enregistrement W4388465288 · doi:10.1007/s00432-023-05475-7

Assessing the risk of venous thromboembolism in patients with haematological cancers using three prediction models

2023· article· en· W4388465288 sur OpenAlexaff
Hanaa Ali EL-Sayed, Maha Othman, Hanan Azzam, Regan Bucciol, Mohamed Awad Ebrahim, Mohammed Ahmed Mohammed Abdallah El-Agdar, Yousra Tera, Doaa H. Sakr, Hayam Rashad Ghoneim, Tarek El-sayed Selim

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Research and Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensSt. Lawrence CollegeQueen's University
Organismes subventionnairesMansoura University
Mots-clésMedicineInternal medicineReceiver operating characteristicCATSCancerThrombosisArea under the curveProspective cohort studyHematologyMalignancyOncologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Assessment of individual VTE risk in cancer patients prior to chemotherapy is critical for determining necessity of interventions. Risk assessment models (RAM) are available but have not been validated for haematological malignancy. We aimed to assess the validity of the Vienna Cancer and Thrombosis Study (V-CATS) score in prediction of VTE in a variety of haematological malignancies. METHODS: This is a prospective cohort study conducted on 81 newly diagnosed cancer patients undergoing chemotherapy. Demographic, clinical and cancer related data were collected, patients were followed up for 6 months, and VTE events were recorded. Khorana score (KS) was calculated. Plasma D-dimer and sP-selectin were measured, and then, V-CATS score was calculated. Receiver operator curve (ROC) was used to assess the sensitivity and specificity of RAMs. A modified V-CATS was generated and subsequently assessed by using new cut-off levels of d-dimer and sP-selectin based on ROC curve of the patients' results and compared the probability of VTE occurrence using all three RAMs. RESULTS: Among the 81 patients included in this study, a total of 2.7% were diagnosed with advanced metastatic cancer. The most frequent cancer was non-Hodgkin lymphoma (39.5%), and 8 patients (9.8%) developed VTE events. The calculated probability of VTE occurrence using KS, V-CATS and modified V-CATS scores at cut-off levels ≥ 3 was 87.5%, 87.5% and 100%, respectively. The AUC in ROC curve of modified Vienna CATS score showed significant difference when compared to that of V-CATS and KS (P = 0.047 and 0.029, respectively). CONCLUSION: The findings of our study highlight the value of three VTE risk assessment models in haematological malignancies. The modified V-CATS score demonstrated higher specificity compared to both V-CATS and KS, while all three scores exhibited similar sensitivity. We encourage the implementation of RAMs in haematological cancers for an appropriate use of thromboprophylaxis.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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