Risk Factors of Venous Thromboembolism in Lymphoma Patients: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence and risk factors of venous thromboembolism (VTE) in lymphoma patients have been extensively studied, but with varying degrees of research quality and inconsistent findings. The primary objective of our study was to investigate the prevalence and identify risk factors associated with VTE in lymphoma patients. Methods: We conducted a systematic search of PubMed, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Library databases up to February 2023 to identify relevant studies investigating VTE in lymphoma patients. We calculated the pooled odds ratio using a fixed- or random-effect model and evaluated the quality of each study using the Newcastle-Ottawa Scale. To evaluate the robustness of our findings, we conducted sensitivity analysis. We also identified any potential publication bias using funnel plots and Egger's test. Two researchers independently assessed eligibility and extracted data to ensure accuracy. Results: Our analysis included a total of 17 studies with a combined sample size of 4,983 lymphoma patients (Figure 1). The pooled prevalence of VTE among these patients was 12% (with a confidence interval of 0.09-0.15). Sensitivity analyses were performed, and the results were consistent with the overall pooled estimate. Our meta-analysis revealed that several factors were significant risk factors for VTE in lymphoma patients, including female sex, older age, history of VTE, DLBCL lymphoma type, Ann Arbor stage III~IV, higher ECOG-PS, bulky disease, central nervous system involvement, WBC count >11×10 9/L, D-dimer level >0.5mg/L, central venous catheterization, and treatments with doxorubicin ( P<0.05) (Table 1). However, the funnel plot suggested that there may be some potential publication bias, which was further confirmed by statistical tests. Nevertheless, the results of the trim-and-fill method demonstrated that the pooled estimate remained stable after the addition of nine “missing” studies. Conclusions: Our study revealed that the pooled prevalence of VTE in OC was approximately 12% across lymphoma patients. Risk factors for VTE were identified which may aid in preventative measures for VTE in lymphoma patients.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,064 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».