Effects of gender on capecitabine toxicity in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Capecitabine is a highly water soluble prodrug of 5-fluorouracil that is dosed by patient body surface area. Body surface area dosing makes no allowances for differences in body composition. There is mounting evidence that lean body mass is a better predictor of toxicity than body surface area for drugs which distribute into the lean compartment. Because women, on average, have lower lean body mass than men, we expect that women would experience a higher incidence of toxicity than men when body surface area dosing is used. OBJECTIVE: To determine whether female colorectal cancer patients experienced a higher incidence of dose-limiting toxicity than men when treated with adjuvant capecitabine. METHODS: We conducted a retrospective chart review of colorectal cancer patients treated with adjuvant capecitabine at our institute between 2008 and 2012. Patients receiving capecitabine were identified from the pharmacy dispensing database and then screened for inclusion. Dosing and toxicity information were gathered and dose-limiting toxicity incidence (defined as a composite endpoint of dose delay, dose reduction, or discontinuation of therapy) was compared between males and females using the chi-square test. Binary logistic regression analysis was then performed to account for differences between male and female populations. RESULTS: A total of 299 patients (163 males, 136 females) met inclusion criteria. Females had a significantly higher dose-limiting toxicity incidence than males (67.7 vs. 52.2%, p = 0.007). Relationships between gender and dose-limiting toxicity incidence remained significant after logistic regression analysis (OR: 2.04; 95% CI: 1.23-3.36). CONCLUSION: Female colorectal cancer patients experience a higher dose-limiting toxicity incidence than male patients when given adjuvant capecitabine dosed according to body surface area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».