Risk factors associated with venous thromboembolism after hepatectomy in oncology patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver resection increases venous thromboembolism (VTE) risk due to malignancy-related hyper-coagulopathy and surgical inflammation. Current guidelines recommend early post-operative and extended pharmacologic prophylaxis for all patients but lack stratification by patient or surgical factors. Despite these guidelines, surgeon preferences influence prophylaxis practices. This study aimed to identify clinical factors associated with VTE following liver resection. METHODS: Using data from the Hemorrhage During Liver Resection (HeLiX) trial, a randomized clinical trial of patients undergoing liver resection for cancer, univariate comparisons and logistic regression were performed. RESULTS: Study cohort VTE incidence was 4.1 %. Multivariable analysis identified major liver resection (odds ratio (OR) 2.59, 95 % confidence interval (CI) 1.38-5.03) and higher estimated blood loss (EBL) (OR 1.14 per 500 mL increase, 95 % CI 1.03-1.26) as associated with increased risk. Surgical duration (OR 1.14 per hour increase, 95 % CI 0.95-1.34) and use of tranexamic acid (OR 1.77, 95 % CI 0.98-3.27) did not reach statistical significance. VTE rate was highly dependent on extent of resection (1-2 segments, 1.7 %; 3-4 segments, 5.4 %; >4 segments, 6.7 %). CONCLUSION: Major resection and increased EBL are associated with higher risk of VTE. These patients may warrant more intensive prophylax compared to those having minor resections with minimal blood loss.
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 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 ».