Cisplatin Nephrotoxicity and Longitudinal Growth in Children With Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Cisplatin, a major antineoplastic drug used in the treatment of solid tumors, is a known nephrotoxin. This retrospective cohort study evaluated the prevalence and severity of cisplatin nephrotoxicity in 54 children and its impact on height and weight.We recorded the weight, height, serum creatinine, and electrolytes in each cisplatin cycle and after 12 months of treatment. Nephrotoxicity was graded as follows: normal renal function (Grade 0); asymptomatic electrolyte disorders, including an increase in serum creatinine, up to 1.5 times baseline value (Grade 1); need for electrolyte supplementation <3 months and/or increase in serum creatinine 1.5 to 1.9 times from baseline (Grade 2); increase in serum creatinine 2 to 2.9 times from baseline or need for electrolyte supplementation for more than 3 months after treatment completion (Grade 3); and increase in serum creatinine ≥3 times from baseline or renal replacement therapy (Grade 4).Nephrotoxicity was observed in 41 subjects (75.9%). Grade 1 nephrotoxicity was observed in 18 patients (33.3%), Grade 2 in 5 patients (9.2%), and Grade 3 in 18 patients (33.3%). None had Grade 4 nephrotoxicity. Nephrotoxicity patients were younger and received higher cisplatin dose, they also had impairment in longitudinal growth manifested as statistically significant worsening on the height Z Score at 12 months after treatment. We used a multiple logistic regression model using the delta of height Z Score (baseline-12 months) as dependent variable in order to adjust for the main confounder variables such as: germ cell tumor, cisplatin total dose, serum magnesium levels at 12 months, gender, and nephrotoxicity grade. Patients with nephrotoxicity Grade 1 where at higher risk of not growing (OR 5.1, 95% CI 1.07-24.3, P=0.04). The cisplatin total dose had a significant negative relationship with magnesium levels at 12 months (Spearman r=-0.527, P=<0.001).
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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 | 0,000 | 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 ».