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Enregistrement W1563983159 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs14-p6-09-03

Abstract P6-09-03: Development of a cardiac toxicity prediction tool for HER2 (+) breast cancer patients receiving trastuzumab

2015· article· en· W1563983159 sur OpenAlexaffabout
Jeffrey Sulpher, George Dranitsaris, Freya Crawley, Franco Dattilo, Maya Kovacs, Christopher Johnson, Susan Dent

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTrastuzumabEjection fractionInternal medicineBreast cancerDiscontinuationOncologyCancerCardiotoxicityCardiologyMetastatic breast cancerConcomitantHeart failureToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: In HER2 positive breast cancer, the addition of trastuzumab prolongs overall survival in both early stage and metastatic disease. However, moderate to severe cardiac toxicity is a potentially serious complication which can lead to dose reductions, delays, hospitalizations, and premature discontinuation of treatment. Patient care could be substantially improved if such cardiac events are accurately predicted through the use of validated and easy-to-use mathematical models. In this study, the development of a model to predict the risk of cardiac toxicity prior to initiation of trastuzumab therapy is described. Methods: Medical records of 498 HER2 positive breast cancer patients who received trastuzumab at the Ottawa Hospital Cancer Centre were identified. Charts were reviewed for potential cardiac toxicity risk factors and cardiac events. Potential cardiac toxicity variables included: cardiac risk factors, medications, previous chemotherapy/radiation, baseline left ventricular ejection fraction (LVEF), and exposure to anthracyclines. Cardiac toxicity was defined as: decreased LVEF greater or equal to 10% and to less than 50%, referral to the cardiac oncology service, or clinical symptoms of heart failure. General linear modeling for a discrete bivariate outcome was used to identify risk factors for cardiac toxicity using a backwards elimination process. Internal validation of the final regression coefficients was done using nonparametric bootstrapping. A risk scoring algorithm (range 0-100) was then derived from the final model coefficients. A receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was then undertaken to measure the predictive accuracy of the final scoring algorithm. Results: Baseline LVEF, concomitant use of any cardiac medication or lipid lower drugs and doxorubicin based chemotherapy were identified as being important predictors for cardiac toxicity. The ROC curve analysis indicated good predictive accuracy with an area under the curve of 0.69 (95%CI: 0.64 to 0.74). Prior to the initiation of trastuzumab, patients with risk scores greater than 45 units would be considered at high risk for developing cardiac toxicity (likelihood ratio = 2.9). Conclusions: Risk of cardiac toxicity with trastuzumab is increased in patients with a low baseline LVEF, history of coronary artery disease and hyperlipidemia, as well as those receiving doxorubicin. The planned external validation and eventual clinical application of this prediction tool will be an important source of risk information for the practicing oncologist, and may enhance patient care by optimizing preventative therapies and selecting high risk patients for cardiac imaging and cardiology follow-up. Citation Format: Jeffrey A Sulpher, George Dranitsaris, Freya Crawley, Franco Dattilo, Maya Kovacs, Christopher Johnson, Susan Dent. Development of a cardiac toxicity prediction tool for HER2 (+) breast cancer patients receiving trastuzumab [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Seventh Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2014 Dec 9-13; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(9 Suppl):Abstract nr P6-09-03.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,324 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2015
Routes d'admission2
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