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Enregistrement W2943378976 · doi:10.1002/cncr.32149

Detailed phenotyping reveals distinct trajectories of cardiovascular function and symptoms with exposure to modern breast cancer therapy

2019· article· en· W2943378976 sur OpenAlexaff
Biniyam G. Demissei, Brian S. Finkelman, Rebecca A. Hubbard, Liyong Zhang, Amanda M. Smith, Karyn Sheline, Caitlin McDonald, Hari K. Narayan, Vivek Narayan, Adam Waxman, Susan M. Domchek, Angela DeMichele, Payal D. Shah, Amy S. Clark, Angela R. Bradbury, Joseph R. Carver, Jenica Upshaw, Saro H. Armenian, Peter Liu, Bonnie Ky

Notice bibliographique

RevueCancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineEjection fractionTrastuzumabBreast cancerHeart failureInternal medicineCardiologyCancerNatriuretic peptideCardiac function curveOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer therapies are associated with a risk of cardiac dysfunction, most commonly defined by changes in left ventricular ejection fraction (LVEF). Recently, the authors identified 3 classes of LVEF change after exposure to anthracyclines and/or trastuzumab using latent class growth modeling. The objective of the current study was to characterize the clinical, biochemical, and functional profiles associated with LVEF trajectory class membership. METHODS: Transthoracic echocardiography and biomarker assessments were performed and questionnaires were administered at standardized intervals in a longitudinal cohort of 314 patients with breast cancer who were treated with anthracyclines and/or trastuzumab. Univariable and multivariable multinomial regression analyses evaluated associations between baseline variables and LVEF trajectory class membership. Generalized estimating equations were used to define mean changes in cardiovascular measures over time within each class. RESULTS: Among the 3 distinct subgroups of LVEF changes identified (stable [class 1]; modest, persistent decline [class 2]; and significant early decline followed by partial recovery [class 3]), higher baseline LVEF, radiotherapy, and sequential therapy with anthracyclines and/or trastuzumab were associated with class 2 or 3 membership. Sustained abnormalities in longitudinal strain and N-terminal pro-B-type natriuretic peptide (NT-proBNP) were observed in patients in class 2, as were heart failure symptoms. Similar abnormalities were observed in patients in class 3, but there was a trend toward recovery, particularly for longitudinal strain. CONCLUSIONS: Patients with modest, persistent LVEF declines experienced sustained abnormalities in imaging and biochemical markers of cardiac function and heart failure symptoms. Further investigation is needed to characterize the long-term risk of heart failure, particularly in those with modest LVEF declines.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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