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Record W7018002265

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

2018· other· es· W7018002265 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRepositorio Institucional UN - Biblioteca Digital · 2018
Typeother
Languagees
FieldMedicine
TopicVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsIncidence (geometry)Deep veinRetrospective cohort studyNeoplasm staging
DOInot available

Abstract

fetched live from 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. \n \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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.028
Threshold uncertainty score0.056

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.275 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2018
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