Incidence of Capillary Leak Syndrome as an Adverse Effect of Drugs in Cancer Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Capillary leak syndrome (CLS) is a rare disease with profound vascular leakage, which can be associated with a high mortality. There have been several reports on CLS as an adverse effect of anti-cancer agents and therapy, but the incidence of CLS according to the kinds of anti-cancer drugs has not been systemically evaluated. Thus, the aim of our study was to comprehensively meta-analyze the incidence of CLS by different types of cancer treatment or after bone marrow transplantation (BMT). We searched the literatures (inception to July 2018) and among 4612 articles, 62 clinical trials (studies) were eligible. We extracted the number of patients with CLS, total cancer patients, name of therapeutic agent and dose, and type of cancer. We performed a meta-analysis to estimate the summary effects with 95% confidence interval and between-study heterogeneity. The reported incidence of CLS was categorized by causative drugs and BMT. The largest number of studies reported on CLS incidence during interleukin-2 (IL-2) treatment (n = 18), which yielded a pooled incidence of 34.7% by overall estimation and 43.9% by meta-analysis. The second largest number of studies reported on anti-cluster of differentiation (anti-CD) agents (n = 13) (incidence of 33.9% by overall estimation and 35.6% by meta-analysis) or undergoing BMT (n = 7 (21.1% by overall estimation and 21.7% by meta-analysis). Also, anti-cancer agents, including IL-2 + imatinib mesylate (three studies) and anti-CD22 monoclinal antibodies (mAb) (four studies), showed a dose-dependent increase in the incidence of CLS. Our study is the first to provide an informative overview on the incidence rate of reported CLS patients as an adverse event of anti-cancer treatment. This meta-analysis can lead to a better understanding of CLS and assist physicians in identifying the presence of CLS early in the disease course to improve the outcome and optimize management.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».