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Enregistrement W2911275531 · doi:10.1200/jco.2019.37.4_suppl.491

Impact of cardiac comorbidity on use and outcomes of adjuvant chemotherapy (ADJ) for colorectal cancer (CRC): A real-world population-based study.

2019· article· en· W2911275531 sur OpenAlexaffabout
Shiru Lucy Liu, Sharlene Gill, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineHeart failureOxaliplatinColorectal cancerComorbidityPopulationMyocardial infarctionProportional hazards modelRegimenEjection fractionCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

491 Background: Cardiac comorbidities such as myocardial infarction (MI) and congestive heart failure (CHF) may pose challenges in the treatment of CRC. As the population ages, cancer patients (pts) will be increasingly affected by cardiac comorbidities. We performed a population-based analysis of CRC to evaluate the prevalence of MI and CHF, use of ADJ, and survival outcomes. Methods: We evaluated 8601 pts diagnosed with resected stage 2 or 3 CRC from 2004 to 2015 in Alberta, Canada. Baseline patient, tumor, and treatment characteristics were compared between those with and without MI or CHF. Survival analysis was conducted using Kaplan-Meier methods and Cox regression models. Results: In total, 506 (5.9%) patients (pts) had MI and 440 (5.1%) had CHF. CRC patients with prior MI or CHF were older (median 76 and 79 years, respectively) and had worse Charlson Comorbidity Index (median CCI 2 for both) than those without cardiac comorbidities (median age 67 and CCI 0) (p < 0.001). Only 24% and 15% of pts with a MI or CHF history, respectively, received ADJ when compared to their counterparts (52% and 53%, respectively, p < 0.001). Among those who received ADJ (N = 3409), an oxaliplatin-based regimen was used in 26% of MI pts versus 42% of those without MI (p = 0.002), and in 31% of CHF pts versus 42% of those without CHF. Kaplan-Meier analysis revealed significantly worse overall survival (OS) in pts with prior MI (9.1 vs 4.3 years, p < 0.001) or CHF (9.2 vs. 2.7 years, p < 0.001) when compared to those without. However, cancer-specific survival (CSS) was not statistically different with or without MI (p = 0.348) and with or without CHF (p = 0.611). In Cox regression that adjusted for use of ADJ, MI was no longer a significant predictor of OS (HR = 1.01, 95% confidence interval (CI) 0.88-1.15), but CHF remained significant (HR 0.65, 95% CI 0.57-0.74). Neither MI nor CHF were predictors of CSS (HR 1.09, 95% CI 0.98-1.33, and HR 0.94, 95% CI 0.77-1.15). Conclusions: CRC pts with MI or CHF experienced lower use of ADJ and worse OS, but no difference in CSS was observed. ADJ-treated pts with prior MI appeared to benefit while worse outcomes in pts with prior CHF appear to be driven by non-cancer related causes.

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)0,002
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,383 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
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