The CLUE postsurgery VTE risk instrument for abdominal and pelvic surgery: validation of patient risk factor component
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Venous thromboembolism (VTE) remains a major postoperative risk. Systematic reviews have established procedure-specific VTE risk estimates, which form 1 component of the CLUE postsurgery VTE risk instrument. The instrument also incorporates patient-level factors, including age (≥75 years), body mass index (≥35 kg/m2), and prior VTE, to stratify overall risk. However, the patient risk factor component has not been formally validated. Therefore, we conducted the validation using data from the VISION study, a prospective, international cohort of 11 636 patients undergoing major general abdominal, urologic, or gynecologic surgery. Thirty-day postoperative VTE incidence was analyzed using modified Poisson regression. The instrument classified patients into low- (72%), medium- (25%), and high-risk (4%) categories. VTE occurred in 97 patients (0.8%). Compared to the low-risk group, the relative risk of VTE was 1.56 (95% confidence interval [CI], 1.01-2.43) for medium-risk patients and 3.60 (95% CI, 1.90-6.83) for high-risk patients. Among patients who did not receive antithrombotic medication, relative risks increased to 1.91 for medium-risk patients and 5.41 for high-risk patients. The CLUE postsurgery VTE risk instrument, using 3 widely available patient-level factors, accurately classifies patients into substantially different categories of relative VTE risk. This validated patient component complements procedure-specific absolute risk estimates derived from prior systematic reviews. To support evidence-based thromboprophylaxis decisions, the instrument is now available through an interactive online platform (www.cluevte.org).
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 ».