Association between anticoagulant-related bleeding and mortality in patients with hematological malignancies and cancer-associated venous thromboembolism
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patients with hematological malignancies are at an increased risk of severe bleeding. Anticoagulant (AC) therapy further increases this risk. Mortality after these bleeds is unclear and may differ by bleeding site. Aim To evaluate the association between bleeding and mortality in patients with hematological malignancies prescribed AC therapy for cancer-associated venous thromboembolism (VTE). METHODS: In a nationwide cohort of US Veterans (2012-2020), we identified patients with hematological malignancies and cancer-associated VTE prescribed AC therapy. Bleeding events were identified by a previously validated algorithm using hospitalization International Classification of Disease (ICD) codes. Within 12 months of AC therapy initiation, we evaluated the association between bleeding and mortality using multivariate Cox regression models, with AC-related bleeding analyzed as a time-varying covariate. RESULTS: The cohort included 1825 patients. Within 12 months of starting AC therapy, 123 (6.7 %) had bleeding events and 162 (8.9 %) patients died. Patients with bleeding events were more likely to have anemia, history of bleeding, aspirin use, chemotherapy use, and frailty. A multivariable Cox proportional-hazard model showed that AC-related bleeding was associated with tripled mortality rate (aHR 3.26, 95 % CI 1.96-5.45). When stratified by bleeding site, intracranial bleeding was associated with the highest risk of death (aHR 13.41, 95 % CI 4.13-43.48), followed by gastrointestinal bleeding (aHR 4.55, 95 % CI 2.48-8.35). CONCLUSION: In this cohort of patients with hematological malignancies and newly diagnosed VTE initiated on AC therapy, bleeding was associated with an increased risk of mortality within 12 months. Association was highest with intracranial and gastrointestinal bleeding.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».