Treatment for lymphoma and late cardiovascular disease risk: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims Lymphoma patients are frequently treated with cancer therapies that may increase the risk of adverse health outcomes later in life, including cardiovascular disease (CVD) mortality. We sought to investigate the long‐term risk of CVD incidence in this survivor population relative to the general population to quantify this health burden. Methods A systematic review and meta‐analysis was conducted using EMBASE, MEDLINE, and CINAHL databases, from date of inception to November 2016, with additional searches completed through June 2018. Included reports were observational studies assessing CVD incidence in patients of either Hodgkin or non‐Hodgkin lymphoma (HL, NHL) who survived for at least 5 years from the time of diagnosis or if the study had a median follow‐up of 10 years. Meta‐analyses were performed using random effects models, and subgroup analyses were conducted to determine the incidence of specific CVD subtypes (coronary heart disease, pericardial disease, valvular heart disease, myocardial disease, cardiac dysrhythmia, and cerebrovascular disease). Heterogeneity was assessed using I 2 statistics and prediction intervals. Results Of the 7734 studies identified, 22 studies were included in this review, representing 32 438 HL and NHL survivors. Relative to the general population, lymphoma survivors had statistically significant two to threefold increases in the risk for nearly all subtypes of CVD examined. Lymphoma survivors appeared to be particularly susceptible to pericardial diseases (HL: 10.67, 95% confidence interval (CI), 7.75‐14.69; NHL: 4.70, 95% CI, 2.08‐10.61) and valvular diseases (HL: 13.10, 95% CI, 7.41‐23.16; NHL: 3.76, 95% CI, 2.12‐6.66). Although the 95% CIs were suggestive of increased risks, the 95% prediction intervals often included the null, reflecting the high heterogeneity of the estimates. Conclusion Given the suggested increased risks of cardiovascular outcomes in lymphoma survivor populations relative to the general population, tailored screening and prevention programmes may be warranted to offset the future burden of disease.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».