Risk of bleeding in patients with essential thrombocythemia and extreme thrombocytosis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Approximately 25% of patients with essential thrombocythemia (ET) present with extreme thrombocytosis (ExT), defined as having a platelet count ≥1000 × 109/L. ExT patients may have an increased bleeding risk associated with acquired von Willebrand syndrome. We retrospectively analyzed the risk of bleeding and thrombosis in ExT vs non-ExT patients with ET at Dana-Farber Cancer Institute and Massachusetts General Hospital from 2014 to 2022 to inform treatment decisions. We abstracted the first major bleed, clinically relevant nonmajor bleed (CRNMB), and thrombotic events from medical records. We identified 128 ExT patients (28%) and 323 non-ExT patients (72%). Cumulative incidence of bleeding was not different in ExT vs non-ExT patients (21% vs 13% [P = .28] for major bleed; 16% vs 15% [P = .50] for CRNMB). Very low and low thrombotic risk ExT patients were more likely to be cytoreduced than very low- and low-risk non-ExT patients (69% vs 50% [P = .060] for very low risk; 83% vs 53% [P = .0059] for low risk). However, we found no differences in bleeding between ExT and non-ExT patients when restricting the risk of bleed from diagnosis to cytoreduction start date (28% vs 19% [P = .29] for major bleed; 24% vs 22% [P = .75] for CRNMB). Cumulative incidence of thrombosis was also not different between ExT and non-ExT patients (28% vs 25%; P = .98). This suggests that cytoreduction may not be necessary to reduce bleeding risk based only on a platelet count of 1 million. We identified novel risk factors for bleeding in patients with ET including diabetes mellitus and the DNMT3A mutation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».