< Lección 1. Estratificación del riesgo tromboembólico y hemorrágico en el paciente oncológico

LECTURAS RECOMENDADAS

Khorana AA, Kuderer NM, Culakova E, Lyman GH, Francis CW. Development and validation of a predictive model for chemotherapy-associated thrombosis. Blood. 2008 May 15;111(10):4902-7.

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    Lectura imprescindible, al ser el modelo predictivo considerado gold standard y empleado en los ensayos clínicos.

Louzada ML, Carrier M, Lazo-Langner A, Dao V, Kovacs MJ, Ramsay TO, Rodger MA, Zhang J, Lee AY, Meyer G, Wells PS. Development of a clinical prediction rule for risk stratification of recurrent venous thromboembolism in patients with cancer-associated venous thromboembolism. Circulation. 2012 Jul 24;126(4):448-54.

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    Lectura imprescindible por ser el único modelo predictivo de riesgo de recurrencia validado por el momento (aunque no se emplee en la práctica clínica).

Muñoz A, Ay C, Grilz E, López S, Font C, Pachón V, et al. A Clinical-Genetic Risk Score for Predicting Cancer-Associated Venous Thromboembolism: A Development and Validation Study Involving Two Independent Prospective Cohorts. J Clin Oncol. 2023 Feb 2:JCO2200255. Epub ahead of print.

Li A, La J, May SB, Guffey D, da Costa WL Jr, Amos CI, et al. Derivation and Validation of a Clinical Risk Assessment Model for Cancer-Associated Thrombosis in Two Unique US Health Care Systems. J Clin Oncol. 2023 Jan 10:JCO2201542. Epub ahead of print.

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    Es esencial conocer y leer estas dos referencias. Corresponden a los dos modelos predictivos más innovadores publicados tras el score de Khorana. El primero abre la puerta a la medicina personalizada o de precisión en la trombosis asociada a cáncer. El segundo modelo es el primero que se ha desarrollado con algoritmos de inteligencia artificial.

De Winter MA, Dorresteijn JAN, Ageno W, Ay C, Beyer-Westendorf J, Coppens M, et al. Estimating Bleeding Risk in Patients with Cancer-Associated Thrombosis: Evaluation of Existing Risk Scores and Development of a New Risk Score. Thromb Haemost. 2022 May;122(5):818-29.

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    A la espera de la publicación del score de sangrado PREDICT-AI, el modelo CAT-BLEED es el único modelo publicado y desarrollado específicamente en el paciente con cáncer.