Inherited thrombophilia gene mutations and risk of venous thromboembolism in patients with cancer: A systematic review and <scp>meta‐analysis</scp>
Notice bibliographique
Résumé
In the general population, individuals with an inherited thrombophilia have a higher risk of thrombosis, but the effect of inherited thrombophilia on the risk of cancer-associated venous thromboembolism (VTE) remains controversial. Our objective was to determine the risk of VTE in cancer patients with inherited thrombophilia. We conducted a systematic review and meta-analysis of studies reporting on VTE after a cancer diagnosis in adult patients who were tested for inherited thrombophilia. In September 2022, we searched Medline, EMBASE, and Cochrane Central. Two reviewers screened the abstracts/full texts and assessed study quality using the Quality in Prognostic Studies tool. We used Mantel-Haenszel random-effects models to estimate pooled odds ratios (OR) of VTE and 95% confidence intervals (95%CI). We included 37 and 28 studies in the systematic review and meta-analysis, respectively. Most studies focused on specific cancer types and hematologic malignancies were rare. The risk of VTE was significantly higher in cancer patients with non-O (compared with O) blood types (OR: 1.56 [95% CI: 1.28-1.90]), Factor V Leiden, and Prothrombin Factor II G20210A mutations compared with wild types (OR: 2.28 [95% CI: 1.51-3.48] and 2.14 [95% CI: 1.14-4.03], respectively). Additionally, heterozygous and homozygous methylenetetrahydrofolate reductase C677T had ORs of 1.50 (95% CI: 1.00-2.24) and 1.38 (95% CI: 0.87-2.22), respectively. Among those with Plasminogen-Activator Inhibitor-1 4G/5G, Vascular Endothelial Growth Factor (VEGF) A C634G, and VEGF C2578A mutations, there was no significant association with VTE. In conclusion, this meta-analysis provided evidence that non-O blood types, Factor V Leiden, and Prothrombin Factor II G20210A mutations are important genetic risk factors for VTE in cancer 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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».