Enhancing prediction of thrombosis associated with breast cancer using prechemotherapy hematologic and coagulation characteristics
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The applicability of venous thromboembolism (VTE) risk assessment models (RAMs), to breast cancer (BC) populations remains unclear. We aimed to compare the efficacy of current RAMs and examine the potential of additional hematologic parameters and thromboelastography (TEG); a point of care test, in improving VTE prediction in breast cancer (BC) patients. METHODS: In this pilot study, female BC patients were recruited before chemotherapy and followed for 6-12 months for VTE. VTE risk was assessed using Khorana score, Vienna CATS, PROTECHT, COMPASS-CAT, New Vienna CATSCORE, MDACC CAT, and hypercoagulability status. TEG and hematologic parameters were analyzed, and a modified RAM was developed. RESULTS: Among 47 patients, 5 (10.6%) developed VTE. PROTECHT was the strongest predictor [area under the curve (AUC) = 0.844], followed by Vienna CATS (AUC = 0.781). Adding immature granulocytes and red blood cell count to PROTECHT optimized prediction (AUC = 0.856). CONCLUSION: Incorporating hematologic parameters into PROTECHT may improve VTE risk prediction in BC patients, warranting further evaluation in larger studies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».