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Enregistrement W2111241903 · doi:10.1373/clinchem.2015.241232

Longitudinal Changes in Multiple Biomarkers Are Associated with Cardiotoxicity in Breast Cancer Patients Treated with Doxorubicin, Taxanes, and Trastuzumab

2015· article· en· W2111241903 sur OpenAlexaff
Mary Putt, Virginia S. Hahn, James L. Januzzi, Heloisa Sawaya, Igal A. Sebag, Juan Carlos Plana, Michael H. Picard, Joseph R. Carver, Elkan F. Halpern, Irene Kuter, Jonathan Passeri, Victor Cohen, José Banchs, Randolph P. Martin, Robert E. Gerszten, Marielle Scherrer‐Crosbie, Bonnie Ky

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteSiemensThermo Fisher ScientificAbbott Laboratories
Mots-clésTrastuzumabCardiotoxicityDoxorubicinMedicineBreast cancerOncologyInternal medicineCancerChemotherapyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Biomarkers may play an important role in identifying patients at risk for cancer therapy cardiotoxicity. Our objectives were to define the patterns of change in biomarkers with cancer therapy and their associations with cardiotoxicity. METHODS: In a multicenter cohort of 78 breast cancer patients undergoing doxorubicin and trastuzumab therapy, 8 biomarkers were evaluated at baseline and every 3 months over a maximum follow-up of 15 months. These biomarkers, hypothesized to be mechanistically relevant to cardiotoxicity, included high-sensitivity cardiac troponin I (hs-cTnI), high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP), growth differentiation factor 15 (GDF-15), myeloperoxidase (MPO), placental growth factor (PlGF), soluble fms-like tyrosine kinase receptor-1 (sFlt-1), and galectin 3 (gal-3). We determined if biomarker increases were associated with cardiotoxicity at the same visit and the subsequent visit over the entire course of therapy. Cardiotoxicity was defined by the Cardiac Review and Evaluation Criteria; alternative definitions were also considered. RESULTS: Across the entire cohort, all biomarkers except NT-proBNP and gal-3 demonstrated increases by 3 months; these increases persisted for GDF-15, PlGF, and hs-cTnI at 15 months. Increases in MPO, PlGF, and GDF-15 were associated with cardiotoxicity at the same visit [MPO hazard ratio 1.38 (95% CI 1.10-1.71), P = 0.02; PlGF 3.78 (1.30-11.0), P = 0.047; GDF-15 1.71 (1.15-2.55), P = 0.01] and the subsequent visit. MPO was robust to alternative outcome definitions. CONCLUSIONS: Increases in MPO are associated with cardiotoxicity over the entire course of doxorubicin and trastuzumab therapy. Assessment with PlGF and GDF-15 may also be of value. These findings motivate validation studies in additional cohorts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations172
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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