The impact of chronic kidney disease in locally advanced rectal cancer patients treated with neoadjuvant chemoradiation.
Notice bibliographique
Résumé
794 Background: Chronic kidney disease (CKD) and cancer are common with advancing age. CKD may influence drug tolerance/efficacy and is an independent prognostic factor in some cancers. The impact of CKD on outcomes in patients (pts) with locally advanced rectal cancer (LARC) undergoing neoadjuvant chemoradiation (nCRT) has not been previously studied. Methods: We reviewed pts with LARC undergoing nCRT prior to surgery with curative intent from 2005-2013 across 4 Canadian provinces. Data regarding demographics, staging, baseline renal function, treatments and outcome were collected. CKD was defined as having an estimated glomerular filtration rate (eGFR) (Cockroft-Gault) < 60 ml/min. Primary endpoints were neoadjuvant treatment completion rate, disease-free survival (DFS), and overall survival (OS). Logistic regression and Cox proportional hazard models were used to assess for an association between renal function and outcomes. Results: 1122 (71%) of 1580 pts were included for analysis. Median age was 61 (IQR 54-69), 70% male, 84% performance status 0-1. 28% and 68% had clinical stage II and III disease, respectively. Median eGFR was 93 ml/min (IQR 74-114), with 11% < 60 ml/min (n = 120). 97% of all pts received ≥ 44 Gy (median 50 Gy [range 20-80]). 53% received 5-fluorouracil and 44% received capecitabine as neoadjuvant chemotherapy (nCT). 84% completed nCT, 95% completed neoadjuvant radiotherapy (nRT), and 76% received adjuvant chemotherapy (aCT). Pts with CKD were less likely to receive aCT (62% vs 78%; p < 0.01). There was no significant difference in completion rate of nCT (80% vs 85%; p = 0.15) or nRT (93% vs 95%; p = 0.20) based on renal function. After a median follow up time of 62 months, 8% developed local recurrence, 21% developed distant recurrence and 21% have died. 5-year OS and DFS were 78% and 73%, respectively. Pts with CKD had decreased OS on univariate analysis (HR 1.59, 95% CI 1.11-2.28; p = 0.01), but not on multivariate analysis. DFS was not significantly different based on renal function (HR 1.27, 95% CI 0.89-1.81; p = 0.18). Conclusions: In LARC pts undergoing nCRT, CKD was associated with less use of aCT but did not have any independent association with nCT and nRT completion rate, DFS or OS.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».