Malignancy Workup in Cryptogenic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: The diagnostic workup for patients with cryptogenic stroke includes investigating for occult cancer, which is known to increase the risk of stroke. Current guidelines do not provide specific recommendations regarding the optimal approach for occult cancer screening after cryptogenic stroke. We surveyed Canadian stroke and thrombosis physicians to determine current workup preferences for detecting occult cancer after cryptogenic stroke. Methods: We designed and distributed an anonymous online survey targeting physicians who manage patients with cryptogenic stroke through professional memberships of the Canadian Stroke Consortium and Thrombosis Canada. Using 4 clinical scenarios representative of patients with cryptogenic stroke with different ages (younger or older than 50 years) and from both sexes, we asked respondents which tests they routinely recommend when investigating for occult cancer among a list of laboratory investigations, imaging, and procedures. Results were analyzed using descriptive statistics. Results: We received 138 responses to 5 survey questions. The most commonly recommended investigations were complete blood count (79%), creatinine (63%), and coagulation tests (56%), and the most frequently recommended imaging test was CT of the abdomen and pelvis (39%). A minority of respondents indicated they would order guideline-directed age-appropriate cancer screening. Approximately half of surveyed specialists deferred the workup of cancer to a primary care physician, and 12% did not suggest any cancer workup at all. Discussion: This survey of stroke and thrombosis experts found heterogeneity in testing for cancer screening in patients with cryptogenic stroke, with the majority either not screening at all or deferring tests to primary care providers. Our survey highlights the need for better evidence and evidence-based recommendations to guide the approach to cancer screening in this population.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».