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Enregistrement W4417013956 · doi:10.1182/blood-2025-1350

VTE management in primary central nervous system neoplasms : A retrospective cohort study in a Canadian tertiary center between 2013 and 2023

2025· article· en· W4417013956 sur OpenAlexaffabout
Anna Tran, Maria Camila Quinones, Sarah Higgins, Andréanne Durivage, I. Boulais, Geneviève Le Templier, Dominique Toupin, Samuel Lemaire-Paquette, Mandy Malick, B Gouin

Notice bibliographique

RevueBlood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrospective cohort studyThrombosisDeep veinPulmonary embolismCancerVenous thrombosisInferior vena cavaLow molecular weight heparinCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background : Patients with primary central nervous system (CNS) neoplasms are at increased risk of venous thromboembolism (VTE) but also face a higher risk of intracranial bleeding due to the tumor itself and the associated treatments. Therefore, the safest anticoagulation treatment for these patients remains unclear. Objective : To describe the therapeutic management of VTE (pulmonary embolism (PE) and lower limb deep vein thrombosis (DVT)) in patients aged 18 years or older with a malignant primary central nervous system neoplasm in a Canadian tertiary center. Methods : We conducted a unicentric retrospective cohort study between Jan 1st, 2013 and December 31, 2023. Data was collected from local clinical database. Adults with primary CNS neoplasm and radiologically proven diagnosis of VTE during active cancer were included. Results : 73 patients with primary CNS tumors and VTE were included in this study. The most common cancer was high grade glioblastoma (61.6%; 45/73). Most patients were treated with low molecular weight heparin (LMWH) (67.1%; 49/73), 23.3% (17/73) were treated with direct oral anticoagulants, 9.6% (7/73) were not treated with a full dose of anticoagulation due to contraindications, and 9 patients had an inferior vena cava filter inserted. During follow up (IQR 5.75 [2.4 - 19.2] months), treatment of VTE was complicated with bleeding in 19.2% (14/73, 5 intra-cranial), with a non-significant increased risk of bleeding in the LMWH group compared to DOACs [24.5% vs 5.9%, HR 4,48 (IC95% 0.58-34.8), p =0.265]. VTE recurrence occurred in 15.1% of patients (11/73; 7 PE, 4 DVT), with a non-significant increased risk for DOACs compared with LMWH [29.5% vs 12.2%, HR 2,38 (IC95% 0,59-9,61), p=0.172]. These complications led to modification of anticoagulation treatment in 78.6% of patients who experienced bleeding, and 100% who had VTE recurrence. Conclusion : In conclusion, preferred treatment for the patients with both a primary CNS neoplasm and a VTE in this cohort was LMWH. Our results, though not statistically significant, suggest a slightly higher rate of bleeding with LMWH, while DOACs seems to be associated with a modest increase in incidence of VTE recurrence. These exploratory results highlight the need for further prospective studies to guide treatment decisions in this high-risk population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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