Metabolic syndrome (MetS) after platinum-based chemotherapy (CHEM): A multicenter study of North American testicular cancer survivors (TCS).
Notice bibliographique
Résumé
102 Background: Testicular cancer has an excellent prognosis since the introduction of platinum-based CHEM. However, several European studies report an excess of cardiovascular disease (CVD) in TCS. MetS is a cluster of cardiovascular risk factors that doubles CVD risk, with several European series noting a prevalence ranging from 13-39% in TCS. In the first large multi-center North American study of TCS, we examine the prevalence of and potential risk factors for MetS after modern CHEM (NCI R01 CA157823). Methods: Eligible TCS were <50 y at diagnosis and treated with only first line CHEM after 1990. TCS underwent physical exams, completed questionnaires regarding co-morbidities and health behaviors and had lipid panels, testosterone, and serum soluble cell adhesion molecule-1 (sICAM-1) measured. A single nucleotide polymorphism, rs523349 (V89L), in 5-α-reductase gene ( SRD5A2) previously suggested to associate with MetS in TCS was genotyped. MetS was defined as ≥3 of the following: hypertension (HTN), waist circumference ≥102 cm, triglycerides ≥150 mg/dL, HDL ≤40 mg/dL, and diabetes (Alberti et al, Circulation 2009). Controls (1:1) derived from the National Health and Nutrition Examination Survey were matched on age, race, and educational status. Results: We evaluated 486 consecutively enrolled TCS. Median age at evaluation was 38 y (range: 19-68). TCS had higher prevalence of HTN compared to controls (43% vs 31%, P < .01) but lower prevalence of low HDL (24% vs 35%, P < .01) and abdominal obesity (28% vs 40%, P < .01). Prevalence of MetS was comparable (21% TCS; 22% controls, P = .59). In multivariate analysis, age at evaluation (P < .01), serum testosterone <3.0 ng/mL (OR = 2.0, P = .005), and elevated sICAM-1 (OR for quartiles 2, 3, 4 vs lowest quartile: 2.7 (P = .01), 3.1 (P < .01), and 3.6 (P < .01), respectively) significantly correlated with MetS. The variant rs523349 (VL/LL) did not associate with MetS. Conclusions: One in 5 TCS treated with CHEM developed MetS. Providers should screen for MetS, adequately treat hypogonadism, HTN and hyperlipidemia, and encourage TCS to maintain a healthy lifestyle. Significant elevations in sICAM-1 underscore a role for inflammation in MetS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».