Clinical Experience of Patients Referred to a Multidisciplinary Cardio-Oncology Clinic: An Observational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiovascular disease is the 2nd leading cause of long-term morbidity and mortality in cancer survivors. Cardio-oncology clinics (COCS) have emerged to address the issue; however, there is a paucity of data about the demographics and clinical outcomes of patients seen in the COC setting. Methods: Cancer patients referred to The Ottawa Hospital COC were included in this retrospective observational study. Data collected were patient demographics, cancer type and stage, reason for referral, cardiac risk factors, cardiac assessments and treatment, and clinical outcomes. Results:Between 2008 and 2015, 779 patients (516 women, 66%; 263 men, 34%) were referred to the COC. Median age of the patients at cancer diagnosis was 60 years (range: 18–90 years). The most frequent reasons for referral were decreased left ventricular ejection fraction (33%), pre-chemotherapy assessment (14%), and arrhythmia (14%). Treatment with cardiac medication was given in 322 patients (41%), 181 (56%) of whom received more than 2 cardiac medications, with 57 (18%) receiving an angiotensin-converting enzyme inhibitor (ACEi), 46 (14%) receiving an acei and a beta-blocker, and 38 (12%) receiving a beta-blocker. Of 163 breast cancer patients, 129 (79%) were able to complete targeted therapy with COC co-management. Most of the 779 patients (n = 643, 83%) were alive at the time of the last data collection. Conclusions: This cohort study is one of the largest to report characteristics and clinical outcomes of patients referred to a COC. Collaboration between oncologists and cardiologists resulted in completion of cancer therapy in most patients. Ongoing analysis of referral patterns, management plans, and patient outcomes will help to guide the cardiac care of oncology patients, ultimately optimizing cancer and cardiac outcomes alike.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».