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Analyse von Thromboserisikostratifizierungsmodellen basierend auf einer 10-jährigen Nachbeobachtung von 237 Patienten mit essentieller Thrombozythämie

Abstract

Adam Kellner, Vasana Kellner, Peter Rajnics, Eva Karádi, Arpad Illes, Miklos Udvardy, Lajos Homor, Peter Dombi, Jozsef Herczeg, Zoltan Sipiczki, Viktoria Gyorine Korom und Miklos Egyed*

Ziel:
In unserer Studie analysierten wir thromboembolische (TE) Ereignisse bei ET-Patienten anhand von Daten aus dem ungarischen Register für myeloproliferative Neoplasien (HUMYPRON). Wir untersuchten mögliche Thromboserisikofaktoren und verglichen Landolfi-, IPSET- und R-IPSET-Risikostratifizierungsmodelle.

Methoden:
Das HUMYPRON-Register wurde 2012 gegründet und enthält Daten von Patienten aus 14 ungarischen Hämatologiezentren. Wir analysierten klinische und Labordaten von 237 ET-Patienten (gemäß WHO-Klassifikation von 2008), um mögliche Risikofaktoren für postdiagnostische TE-Ereignisse zu ermitteln und die Anwendbarkeit der Thromboserisikostratifizierungen nach Landolfi, IPSET und R-IPSET zu untersuchen. 

Ergebnisse:
237 ET-Patienten wurden im Mittel 10 Jahre lang beobachtet. Nach der Diagnose traten bei 76 Patienten (32,1 %) TE-Komplikationen auf. Frühere thrombotische Episoden erwiesen sich als einziger Faktor, der nach der Diagnose einen signifikanten Einfluss auf TE-Ereignisse hatte (p<0,001). In unserer Stichprobe erwies sich R-IPSET als das stärkste Modell, wobei die Häufigkeit von TE-Ereignissen bei der Patientengruppe mit sehr niedrigem und bei 46 % bei der Patientengruppe mit hohem Risiko lag. 

Schlussfolgerungen :
Während des Beobachtungszeitraums von durchschnittlich 10 Jahren war ein früheres TE-Ereignis der einzige Faktor, der einen hochsignifikanten Einfluss auf die Thrombose nach der Diagnose hatte. Unter den Risikostratifizierungssystemen erwies sich das R-IPSET-Modell als das stärkste.

Schlüsselwörter:
Essenzielle Thrombozythämie  | Thrombose Humypron-Register  | Risikofaktoren | Thrombose-Risikomodelle

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert

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