The landscape of cardiovascular care in pediatric cancer patients and survivors: a survey by the ACC Pediatric Cardio-Oncology Work Group
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To enhance the understanding of cardiovascular care delivery in childhood cancer patients and survivors. Study design A 20-question survey was created by the Pediatric Cardio-oncology Work Group of the American College of Cardiology (ACC) Cardio-oncology Section to assess the care, management, and surveillance tools utilized to manage pediatric/young adult cardio-oncology patients. The survey distribution was a collaborative effort between Cardio-oncology Section and membership of the Adult Congenital and Pediatric Cardiology Section (ACPC) of the ACC. Results Sixty-five individuals, all self-identified as physicians, responded to the survey. Most respondents ( n = 58,89%) indicated childhood cancer patients are regularly screened prior to and during cancer therapy at their centers, predominantly by electrocardiogram (75%), standard echocardiogram (58%) and advanced echocardiogram (50%) (i.e. strain, stress echo). Evaluation by a cardiologist prior to/during therapy was reported by only 8(12%) respondents, as compared to post-therapy which was reported by 28 (43%, p < 0.01). The most common indications for referral to cardiology at pediatric centers were abnormal test results ( n = 31,48%) and history of chemotherapy exposure ( n = 27,42%). Of note, during post-treatment counseling, common cardiovascular risk-factors like blood pressure (31,48%), lipid control (22,34%), obesity & smoking (30,46%) and diet/exercise/weight loss (30,46%) were addressed by fewer respondents than was LV function (72%). Conclusions The survey data demonstrates that pediatric cancer patients are being screened by EKG and/or imaging prior to/during therapy at most centers. Our data, however, highlight the potential for greater involvement of a cardiovascular specialist for pre-treatment evaluation process, and for more systematic cardiac risk factor counseling in posttreatment cancer survivors.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».