Validation of heart failure prediction tool in cardio-oncology breast cancer population.
Notice bibliographique
Résumé
e17693 Background: While advances in breast cancer treatment, including targeted therapies such as trastuzumab have improved patient outcomes, short and long-term cardio-toxicity is a recognized risk. A clinical risk score (CRS) based on clinical risk factors has been derived for breast cancer (BC) patients (Ezaz et al, 2014), but remains untested in a real world clinical population. The objectives of this study are to apply this CRS to a real world breast cancer (BC) population seen in a dedicated cardio-oncology referral clinic (CORC) and correlate predicted versus actual risk of congestive heart failure (CHF) and cardiomyopathy (CM). Methods: BC patients referred to the CORC between October 2008 and August 2014 were reviewed retrospectively. Data was collected on patient demographics, cardiac risk factors, cardiac testing and outcomes. A CRS was calculated for each patient. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of this risk score were evaluated using CHF/CM as the end-point. Results: 337 BC patients were reviewed; 14 were excluded because of missing data. Median age was 56 years old (range 25 - 87, SD 12); 217 (66%) had early stage (I-II) disease; 214 (66%) were ER positive; 181 (56%) were PR positive; and 199 (62%) were Her2 positive. 93% (n = 301) received adjuvant chemotherapy and 63% (n = 203) received targeted agents. Applying the CRS found 194 (60%) would be considered low risk to develop CHF/CM; 78 (24%) moderate risk; and 51 (16%) high risk. When applied to this population, the high-risk score cut-off had a 30.2% sensitivity (CI 18.7 – 44.5%) and 87.0% specificity (CI 82.2 % - 90.6%). Positive predictive value is 0.314 (CI 0.195 – 0.460) and negative predictive value is 0.86 (CI 0.816 – 0.901). Conclusions: This CRS has modest positive predictive value and good negative predictive value for CHF and CM in a contemporary sample of breast cancer patients. Patients with a high CRS may benefit from more intense cardiac evaluation in a clinic such as our CORC, since almost half of these patients develop CHF or CM. Most patients have a low or moderate CRS, and a lower risk of CHF/CM. Future work combining clinical risk scores with cardiac imaging and biomarkers may better predict cardiac risk during breast cancer therapy.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».