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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».