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Anadil Faqah, Hassan Sheikh, Muhammad Abubakar, Fatima Tayyaab, Sahrish Khawaja
Objetivo: La tromboembolia venosa es una complicación frecuente y común que se observa en pacientes con cáncer activo. La escala de riesgo de Khorana (KRS) es un modelo simple que ayuda a orientar la selección de pacientes con cáncer con TEV de alto riesgo para la tromboprofilaxis. Sin embargo, hay muy poca información disponible sobre la validación de la escala de Khorana en países de ingresos medios bajos; por lo tanto, nos propusimos evaluar su desempeño.
Pacientes y métodos: Estudio retrospectivo de un solo centro que utilizó datos de 150 pacientes con cáncer con trombosis venosa profunda (TVP) sintomática y/o embolia pulmonar (EP) desde el 1 de enero de 2012 hasta el 31 de diciembre de 2017. El resultado principal de eficacia fue validar la puntuación de riesgo de Khorana en nuestra población.
Resultados: En general, el 32,7% de estos pacientes tenían una puntuación de riesgo de Khorana baja de 0 puntos, el 48% de los pacientes tenían una puntuación de riesgo de Khorana intermedia de 1 o 2 puntos y solo el 19,3% de los pacientes tenían una puntuación de riesgo de Khorana alta de 3 o más puntos. También analizamos variables adicionales, es decir, la diferencia media de albúmina (g/dl) en las tres categorías de la puntuación de riesgo de Khorana, que fue estadísticamente significativa, es decir, 3,88 g/dl ± 0,52 en riesgo bajo, 3,58 g/dl ± 0,65 en riesgo intermedio y 3,15 g/dl ± 0,85 en riesgo alto [p<0,001]. De manera similar, la diferencia de edad media también fue significativamente diferente en riesgo intermedio y alto. También analizamos el estado de metástasis, el estado de la quimioterapia y el aclaramiento de creatinina en estos pacientes, pero encontramos que fueron estadísticamente insignificantes.
Resumen: Nuestro estudio demostró que la herramienta Khorana Risk Score solo pudo estratificar el riesgo del 19,3 % de los pacientes con cáncer en la categoría de alto riesgo que se habrían beneficiado de la tromboprofilaxis. Recomendamos el desarrollo de un modelo de predicción de riesgo modificado que se adapte mejor a las necesidades locales.