Trastuzumab-related subclinical cardiotoxicity in patients with early stage HER2-positive breast cancer: A retrospective single-center cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
10123 Background: Trastuzumab-based therapy (TT) is standard treatment for HER2-positive breast cancer (HBC). Subclinical cardiotoxicity (SCTx), defined as asymptomatic decline in left ventricular ejection fraction (LVEF) > 10% to < 50%, has been reported in up to 30 % of HBC patients (pts) receiving TT. Objectives included: determine prevalence of SCTx; associated risk factors (RF); and completion rates of TT in pts with HBC referred to a cardio-oncology clinic (COC). Methods: HBC patients receiving TT referred to the Ottawa Hospital COC were included. Demographics, TNM staging, performance status, stage, cardio-vascular (CV) RF (history of heart disease, hypertension, smoking, dyslipidemia, and diabetes), cardiac medications (CM) (ACE-inhibitors, beta-blockers), baseline LVEF, previous cancer therapy, baseline anthracycline exposure, previous radiation therapy (RT) (including mediastinal RT) were collected. LVEF was evaluated by ECHO or MUGA. Rate of successful completion of TT among pts with SCTx was determined. Risk ratio (RR) and logistic regression analysis was performed. Results: 240/408 BC pts referred to the COC (2008-2016) had HBC and 163/240 (68%) were referred with SCTx while on TT. 139/163 (85 %) pts with SCTx recovered after COC assessment: 77/163 (47%) pts were prescribed CMs. A significantly higher proportion of recovery was observed in pts who did not require CM (0.92 vs 0.78, p = 0.012; RR = 0.85, 95%CI:0.74-0.91). A total of 129/163 (79%) pts who experienced SCTx finished a full course of TT. Regression analysis found baseline LVEF, diabetes, and diastolic blood pressure as significant RFs for SCTx. There were no independent predictors for recovery after asymptomatic drop in LVEF while on TT. Diabetes (OR:2.97, 95%CI:1.3-6.8) and left chest wall RT (OR:2.4, 95%CI:1.1-5.6) significantly increased risk of permanent TT interruption in pts with asymptomatic drop in LVEF. Conclusions: The majority of HBC pts who experience SCTx can safely complete a full course of TT; many without use of CMs. While CV RFs were associated with increased risk of SCTx, this did not impact CV recovery after asymptomatic drops in LVEF.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».