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Enregistrement W2955729565 · doi:10.1161/circulationaha.118.034497

Myocarditis in the Setting of Cancer Therapeutics

2019· review· en· W2955729565 sur OpenAlexafffund
Marc P. Bonaca, Benjamin A. Olenchock, Joe‐Elie Salem, Stephen Wiviott, Stéphane Éderhy, Ariel Cohen, Garrick C. Stewart, Toni K. Choueiri, Marcelo F. Di Carli, Yves Allenbach, Dharam J. Kumbhani, Lucie Heinzerling, Laleh Amiri‐Kordestani, Alexander R Lyon, Paaladinesh Thavendiranathan, Robert F. Padera, Andrew H. Lichtman, Peter P. Liu, Douglas B. Johnson, Javid J. Moslehi

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of OttawaTed Rogers Centre for Heart ResearchCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMyocarditisClinical trialCancerIncidence (geometry)DiseaseInternal medicineIntensive care medicineOncologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in cancer therapeutics have improved outcomes but have also been associated with cardiovascular complications. Therapies harnessing the immune system have been associated with an immune-mediated myocardial injury described as myocarditis. Immune checkpoint inhibitors are one such therapy with an increasing number of case and cohort reports describing a clinical syndrome of immune checkpoint inhibitor–associated myocarditis. Although the full spectrum of immune checkpoint inhibitor–associated cardiovascular disease still needs to be fully defined, described cases of myocarditis range from syndromes with mild signs and symptoms to fatal events. These observations in the clinical setting stand in contrast to outcomes from randomized clinical trials in which myocarditis is a rare event that is investigator reported and lacking in a specific case definition. The complexities associated with diagnosis, as well as the heterogeneous clinical presentation of immune checkpoint inhibitor–associated myocarditis, have made ascertainment and identification of myocarditis with high specificity challenging in clinical trials and other data sets, limiting the ability to better understand the incidence, outcomes, and predictors of these rare events. Therefore, establishing a uniform definition of myocarditis for application in clinical trials of cancer immunotherapies will enable greater understanding of these events. We propose an operational definition of cancer therapy-associated myocarditis that may facilitate case ascertainment and report and therefore may enhance the understanding of the incidence, outcomes, and risk factors of this novel clinical syndrome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations445
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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