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Enregistrement W2560761889 · doi:10.1182/blood.v126.23.5140.5140

High Prevalence of Peripheral Artery Occlusive Disease (PAOD) Among Patients with Chronic Myeloid Leukemia (CML) Receiving Tyrosine Kinase Inhibitors (TKIs): A Cross-Sectional Study

2015· article· en· W2560761889 sur OpenAlexaff
Thanawat Rattanathammethee, Adisak Tantiworawit, Ekarat Rattarittamrong, Chatree Chai‐Adisaksopha, Sasinee Hantrakool, Arintaya Phrommintikul, Siriluck Gunaparn, Lalita Norasetthada

Notice bibliographique

RevueBlood · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNilotinibInternal medicineDasatinibDiabetes mellitusPopulationImatinibCoronary artery diseaseMyeloid leukemiaImatinib mesylateSurgeryGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Although TKIs become the standard of care in CML, the long-term complication has not been well recognized. There were reports of nilotinib associated metabolic derangements including diabetes and PAOD while these complications in other TKIs have not been well recognized. Objectives: To compare the prevalence of PAOD among CML patients and matched-control population. Methods: A cross-sectional case control study was conducted among CML patients receiving TKIs at Chiang Mai University Hospital between February to December 2014. The control group was matched by age, sex and diabetes. Screening PAOD using Fukuda VS-1500 to measure ankle-brachial index (ABI) and cardio-ankle vascular index (CAVI) for arterial stiffness were performed in both groups. The cutoff value of pathologic ABI and CAVI were less than 0.9 and higher than 8, respectively. Results: Seventy-eight CML patients and 156 matched-control population(1:2 ratio) were included. For CML patients, the median age was 55 years (21-86). Atherosclerotic risks including hypertension(20.5%), diabetes(12.8%), dyslipidemia(26.9%), metabolic syndrome(19.2%) and smoking(2.6%). Sixty-one patients(78.2%) were on imatinib, all as first-line, 13 patients(16.7%) on nilotinib (7.7%first-line, 92.3%second-line) while 4 patients(5.2%) were on dasatinib(all third-line). Median duration of imatinib, nilotinib and dasatinib treatment were 89.6, 46.7 and 22.1 months, respectively. The prevalence of pathologic ABI and CAVI were 9.0% and 26.7%, respectively. Patients receiving nilotinib had highest prevalence of abnormal ABI of 30.7% while patients receiving imatinib and dasatinib had abnormal ABI of 5% and 0%, respectively (p=0.004). Abnormal arterial stiffness by CAVI in nilotinib users were 15.4% compared to 27.8% and 50% in imatinib and dasatinib (p=0.815). Patients with CML had higher prevalence of pathologic ABI than in control group with an odds ratio(OR) of 2.09(95%CI 0.71-6.21, p=0.181). The only factor independently associated with pathologic ABI was level of HbA1C over 7 g/dl [OR2.41(95%CI 1.11-5.25; p=0.026)]. Age over 60 years [OR 3.95(95%CI 1.22-12.73, p=0.022)] and fasting plasma glucose over 126 mg/dl [OR 7.96(95%CI 1.21-52.26, p=0.031)] were independently associated with pathologic CAVI. Conclusions: The prevalence of PAOD by using ABI was higher among CML patients than in control population. CML patients receiving TKIs who have diabetes and older than 60 years old have a higher chance of developing PAOD and should be carefully monitored. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2015
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