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Enregistrement W2199506938 · doi:10.1016/j.cjca.2015.12.023

Vascular Complications of Cancer Chemotherapy

2015· review· en· W2199506938 sur OpenAlexvenueno aff
Alan C. Cameron, Rhian M. Touyz, Ninian N. Lang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GlasgowBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineChemotherapyCancerCancer chemotherapyOncologyIntensive care medicineInternal medicineGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of new anticancer drugs has resulted in improved mortality rates and 5-year survival rates in patients with cancer. However, many of the modern chemotherapies are associated with cardiovascular toxicities that increase cardiovascular risk in cancer patients, including hypertension, thrombosis, heart failure, cardiomyopathy, and arrhythmias. These limitations restrict treatment options and might negatively affect the management of cancer. The cardiotoxic effects of older chemotherapeutic drugs such as alkylating agents, antimetabolites, and anticancer antibiotics have been known for a while. The newer agents, such as the antiangiogenic drugs that inhibit vascular endothelial growth factor signalling are also associated with cardiovascular pathology, especially hypertension, thromboembolism, myocardial infarction, and proteinuria. Exact mechanisms by which vascular endothelial growth factor inhibitors cause these complications are unclear but impaired endothelial function, vascular and renal damage, oxidative stress, and thrombosis might be important. With increasing use of modern chemotherapies and prolonged survival of cancer patients, the incidence of cardiovascular disease in this patient population will continue to increase. Accordingly, careful assessment and management of cardiovascular risk factors in cancer patients by oncologists and cardiologists working together is essential for optimal care so that prolonged cancer survival is not at the expense of increased cardiovascular events.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations218
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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