Outcome Definition Influences the Relationship between Genetic Polymorphisms of ERCC1, ERCC2, SLC22A2 and Cisplatin Nephrotoxicity in Adult Testicular Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Although previous research identified candidate genetic polymorphisms associated with cisplatin nephrotoxicity, varying outcome definitions potentially contributed to the variability in the effect size and direction of this relationship. We selected genetic variants that have been significantly associated with cisplatin-induced nephrotoxicity in more than one published study (SLC22A2 rs316019; ERCC1 rs11615 and rs3212986; ERCC2 rs1799793 and rs13181) and performed a replication analysis to confirm associations between these genetic polymorphisms and cisplatin nephrotoxicity using various outcome definitions. We included 282 germ cell testicular cancer patients treated with cisplatin from 2009–2014, aged >17 years recruited by the Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety. Nephrotoxicity was defined using four grading tools: (1) Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE) v4.03 for acute kidney injury (AKI) or CTCAE-AKI; (2) adjusted cisplatin-induced AKI; (3) elevation of serum creatinine; and (4) reduction in the estimated glomerular filtration rate (eGFR). Significant associations were only found when using the CTCAE v4.03 definition: genotype CA of the ERCC1 rs3212986 was associated with decreased risk of cisplatin nephrotoxicity (ORadj = 0.24; 95% CI: 0.08–0.70; p = 0.009) compared to genotype CC. In contrast, addition of allele A at SLC22A2 rs316019 was associated with increased risk (ORadj = 4.41; 95% CI: 1.96–9.88; p < 0.001) while genotype AC was associated with a higher risk of cisplatin nephrotoxicity (ORadj = 5.06; 95% CI: 1.69–15.16; p = 0.004) compared to genotype CC. Our study showed that different case definitions led to variability in the genetic risk ascertainment of cisplatin nephrotoxicity. Therefore, consensus on a set of clinically relevant outcome definitions that all such studies should follow is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».