Thyroid Hormone Autoantibodies: Are They a Better Marker to Detect Early Thyroid Damage in Patients with Hematologic Cancers Receiving Tyrosine Kinase Inhibitor or Immunoregulatory Drug Treatments?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unlike cytotoxic agents, novel antineoplastic drugs can variably affect thyroid function and so impair patient outcomes. However, the widely used standard thyroid tests have demonstrated low sensitivity for detecting early thyroid damage that leads to dysfunction of the gland. To find a more reliable thyroid marker, we assessed the presence of antibodies binding thyroid hormones (thAbs) in a cancer population undergoing potentially thyrotoxic treatment. METHODS: From April 2010 to September 2013, 82 patients with hematologic malignancies treated with tyrosine kinase inhibitors or immunoregulatory drugs were recruited. Healthy volunteers (n = 104) served as control subjects. Thyroid function, autoimmunity tests, thAbs, and thyroid sonography were assessed once during treatment. RESULTS: Overall, thAb positivity was recorded in 13% of the entire cohort. In most cases, the thAbs were of a single type, with a predominance of T3 immunoglobulin G. More specifically, thAbs were detected in 11 cancer patients; and abnormal levels of thyroid-stimulating hormone, thyroglobulin antibody, and thyroperoxidase antibody were detected in 6 (p = 0.05), 0 (p = 0.0006), and 2 cancer patients (p = 0.001) respectively. Ultrasonographic alterations of the thyroid were observed in 12 cancer patients. In contrast, of the 104 healthy control subjects, only 1 was positive for thAbs (1%). CONCLUSIONS: We have demonstrated for the first time that thAbs are a reliable marker of early thyroid dysfunction when compared with the widely used standard thyroid tests. A confirmatory prospective trial aiming at evaluating thAbs at various time points during treatment could clarify the incidence and timing of antibody appearance.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».