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Enregistrement W7018002265

Caracterización clínica de pacientes con enfermedad tromboembólica asociada a cáncer en el Instituto Nacional de Cancerología

2018· other· es· W7018002265 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Institucional UN - Biblioteca Digital · 2018
Typeother
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Deep veinRetrospective cohort studyNeoplasm staging
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: La trombosis venosa asociada a cáncer es una importante causa de morbilidad y complicaciones en los pacientes con neoplasias; no existe información nacional sobre las características demográficas, clínicas y desenlaces de estos pacientes.
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\nMetodología: Estudio descriptivo de tipo cohorte retrospectivo de pacientes mayores de 18 años con diagnóstico de enfermedad tromboembólica asociada a cáncer atendidos en el Instituto Nacional de Cancerología atendidos en la consulta externa de hematología entre enero de 2015 y junio de 2017. 
\n
\nResultados: Se incluyeron un total de 253 pacientes, 69,6% de sexo femenino con una mediana de edad de 61 años, con ECOG de 0 o 1 en un 87,6%. Los tumores primarios más frecuentes fueron: mama con un 15,8%, colorrectal con 11,5%, cuello uterino con 9,5%, estómago y próstata con un 9,1% cada uno. El 62,4% de los pacientes estaban en etapas avanzadas de enfermedad con clasificación TNM III o IV. La histología más frecuente fue el adenocarcinoma en un 65,2% de los casos. Los tumores con mayor incidencia de trombosis en los años 2015 y 2016 (tomando tumores con más de 100 casos totales) fueron próstata, pulmón, cuello uterino, útero, estómago y ovario. Los tipos más comunes de trombosis fueron la trombosis venosa profunda con un 53,7% de los casos y el tromboembolismo pulmonar con un 18,1%. Se encontró una alta frecuencia de uso (90,9%) de las heparinas de bajo peso molecular como tratamiento a largo plazo. Con una mediana de duración de la anticoagulación de 321 días, el sangrado mayor se presentó en el 5,1% de los pacientes siendo el más común el sangrado gastrointestinal y el ginecológico. El 11,5% de los pacientes presentaron retrombosis, el 65,5% de estos eventos ocurrieron mientras los pacientes se encontraban anticoagulados. La densidad de incidencia de retrombosis encontrada fue de 6,7 eventos/100 años paciente. El antecedente de trombosis, una trombosis inicial sintomática, un puntaje de Ottawa de alto riesgo y tener neoplasia de cérvix u ovario se identificaron como variables explicativas de retrombosis. El 86,5% de los casos presentaban un puntaje de Khorana de bajo riesgo previo a la trombosis. Con una mediana de seguimiento de 1013 días se encontró una mortalidad de 20.9%.
\n
\nDiscusión: Las características demográficas, clínicas y las complicaciones de los pacientes con trombosis asociada a cáncer son similares a las reportadas en estudios internacionales. Sin embargo, a diferencia de lo reportado se encontró una mayor incidencia de trombosis en tumores de próstata y de cuello uterino, un mayor uso de las heparinas de bajo peso molecular y un muy bajo porcentaje de pacientes con puntajes de Khorana de alto riesgo previo a la trombosis. La presencia de neoplasia de ovario o cérvix y la presentación sintomática de la trombosis fueron variables asociadas al desarrollo de retrombosis previamente no descritas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,275 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2018
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