Evaluation, prevention and management of cancer therapy-induced cardiotoxicity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: While targeted therapies have improved cancer outcomes, unique cardiovascular toxicities are increasingly recognized, particularly when administered sequentially after anthracyclines or radiation. Patients with cancer therapy-induced cardiotoxicity benefit from collaborative care involving cardiology and oncology, leading to a new interdisciplinary field called cardio-oncology. The present review will highlight contemporary clinical issues in cardio-oncology. RECENT FINDINGS: Recently, risk factors for cancer therapy-induced cardiotoxicity have been evaluated in real-world rather than in clinical trial patients. Biomarkers and advanced echocardiography are emerging as sensitive tools for preclinical identification of cancer therapy-induced cardiotoxicity. Single-center studies suggest that cancer therapy-induced cardiotoxicity responds to prompt heart failure medical treatment, and such therapy may even prevent cardiotoxicity. SUMMARY: Modern cancer therapy has short-term cardiac risk that may require collaborative management by clinicians with expertise in cardiology and oncology. The increased effectiveness of modern cancer therapy is resulting in a growing population of cancer survivors who are at long-term risk for cardiovascular disease. The present review of contemporary clinical issues in cardio-oncology will be of interest to healthcare providers who manage cardiotoxicity during cancer therapy, and who follow patients who survive cancer but face increased long-term cardiovascular risk.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».