Impact of self-reported race on Villalta Scale postthrombotic syndrome scores and correlation with venous disease-specific quality of life: an exploratory analysis of the Acute Venous Thrombosis: Thrombus Removal with Adjunctive Catheter-Directed Thrombolysis Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background The Villalta Scale (VS) to diagnose postthrombotic syndrome (PTS) consists of 5 patient-reported leg symptoms and 6 clinician-rated leg signs. It is unknown how the scale performs across racial groups. Objectives Our study explored if there were differences in VS scores, particularly clinician-rated signs components, according to self-reported race. Methods Exploratory analysis of the ATTRACT trial, a randomized controlled trial conducted at 56 US sites that investigated pharmacomechanical catheter-directed thrombolysis to prevent PTS after proximal deep vein thrombosis (DVT). At the 6-month visit after randomization, we compared self-reported Black (n = 123) and White (n = 541) participants for mean total VS score, VS symptoms score, VS signs score, individual signs scores, and correlation coefficients between VS signs and VS symptoms scores and between VS signs and Venous Insufficiency Epidemiological and Economic Study Quality of Life (VEINES-QOL) scores (a self-reported venous disease-specific quality of life measure). Results Mean total VS score (4.67 vs. 4.12, P = .54),VS signs score (1.66 vs. 2.00, P = .07), and VS symptoms score (2.83 vs. 2.04, P = .10) were similar between Black and White participants. The mean score for one individual VS sign, venous ectasia, was lower in Black vs. White participants (0.24 vs. 0.63, P < .01). There was similar, modest correlation in Black and White participants between VS signs and VS symptoms scores ( r black = 0.19; r white = 0.23) and between VS signs and VEINES-QOL scores ( r black = −0.32; r white = −0.30). Results were adjusted for ATTRACT trial treatment group, age, sex, body mass index, DVT extent, hypertension, diabetes, dyslipidemia, and congestive heart failure. Conclusion The findings suggest that some differences in VS scores exist according to self-reported race. It is unclear whether these reflect clinicians' underrating of some VS signs and/or differences in PTS severity. Further work is needed to understand how the VS performs across racial groups.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».