Development of a new equation to estimate GFR in cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
e13503 Background: Renal function affects chemotherapy pharmacokinetics. Carboplatin dosing by Calvert’s formula is more pharmacologically rational, but requires an accurate glomerular filtration rate (GFR). Calvert argues that this requires measuring GFR (mGFR) instead of an estimated GFR (eGFR). Considering skeletal muscle is the major source for creatinine, this study looks to develop a new eGFR equation in cancer patients using lean body mass (LBM). Methods: We prospectively followed 22 stage IV cancer patients (10 female, 12 male; median age 69) who received carboplatin. mGFR by 24 hr creatinine clearance was compared to eGFR by Wright, Cockcroft-Gault (CG), CKD-EPI, MDRD and CT-determined LBM (eGFR = [Muscle Surface Area X 42]/CR). Simulated carboplatin dosing with each eGFR was then compared retrospectively in 100 Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) patients for accuracy. Results: MDRD, CG, and Wright equations correlated variably with mGFR (R2 0.47, 0.57, and 0.69 respectively). Conversely, mGFR strongly correlated with LBM eGFR (R2 0.84). The Table compares eGFR calculations with mean residual error. In simulated carboplatin dosing of 100 stage IV NSCLC patients using LBM and CG eGFR, the mean residual error of the CG-determined carboplatin dose was 10% (0.5% min, max 39.7%, median 9.3%), assuming the LBM eGFR was better at estimating eGFR. This means that in approximately half of patients, carboplatin dose may be incorrect by CG if the new LBM eGFR method is truly more accurate. Conclusions: We propose a new formula for eGFR in cancer patients that appears superior to current formulas and may have implications for chemotherapy efficacy and toxicity. Studies to validate this formula are under way. [Table: see text]
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».