Cardiovascular Toxicity of Multi-Tyrosine Kinase Inhibitors in Advanced Solid Tumors: A Population-Based Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Treatment with small molecule tyrosine kinase inhibitors (TKIs) has improved survival in many cancers, yet has been associated with an increased risk of adverse events. Warnings of cardiovascular events are common in drug labels of many TKIs. Despite these warnings, cardiovascular toxicity of patients treated with TKIs remains unclear. Here, we evaluate the cardiovascular outcomes of advanced cancer patients treated with small molecule tyrosine kinase inhibitors. METHODS: A population based cohort study was undertaken involving adults aged >18 years in Ontario, Canada, diagnosed with any advanced malignancy between 2006 and 2012. Data were extracted from linked administrative governmental databases. Adults with advanced cancer receiving TKIs were identified and followed throughout the time period. The main outcomes of interest were rates of hospitalization for ischemic heart disease (acute myocardial infarction and angina) or cerebrovascular accidents and death. RESULTS: 1642 patients with a mean age of 62.5 years were studied; 1046 were treated with erlotinib, 166 with sorafenib and 430 with sunitinib. Over the 380 day median follow-up period (range 6-1970 days), 1.1% of all patients had ischemic heart events, 0.7% had cerebrovascular accidents and 72.1% died. Rates of cardiovascular events were similar to age and gender-matched individuals without cancer. In a subgroup analysis of treatment patients with a prior history of ischemic heart disease, 3.3% had ischemic heart events while 1.2% had cerebrovascular accidents. CONCLUSIONS: TKIs do not appear to increase the cause-specific hazard of ischemic heart disease and cerebrovascular accidents compared to age and gender-matched individuals without advanced cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».