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Enregistrement W3029595740 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.12063

Impact of preexisting cardiovascular disease (CVD) on treatments and outcomes of patients with breast or lung cancer.

2020· article· en· W3029595740 sur OpenAlexaffabout
Atul Batra, Shiying Kong, Rodrigo Rigo, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerLung cancerInternal medicineCancerCancer registryProportional hazards modelLogistic regressionPopulationRadiation therapyOncologyDiseaseSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12063 Background: Prior cardio-oncology and geriatric oncology research has mainly focused on cancer treatments and their late effects on cardiac health, but little information is known about how cardiac health may influence subsequent cancer treatments. This real-world study aimed to evaluate the associations of pre-existing CVD on treatment adherence and survival in patients with breast or lung cancer. Methods: We linked administrative data from the population-based cancer registry, electronic medical records, and billing claims in a large province (Alberta, Canada) over a 10-year time period (2006-2015). Multivariable logistic regression analyses were performed to identify associations of CVD with cancer treatments. Multivariable Cox proportional hazards models were constructed to determine the effect of CVD on overall survival (OS), while adjusting for receipt of cancer treatments. Results: We identified 46,227 patients with breast or lung cancer, of whom 77% were women and median age was 65 years. While 82% of patients with breast cancer were early stage, 50% with lung cancer had metastasis. The prevalence of pre-existing CVD was 20% where congestive heart failure was most frequent. In logistic regression, CVD was associated with lower odds of receiving appropriate chemotherapy (OR, 0.60, 95% CI, 0.56-0.65, P<.0001), radiotherapy (OR, 0.76, 95% CI, 0.72-0.81, P<.0001), and surgery (OR, 0.60, 95% CI, 0.54-0.66, P <.0001), irrespective of tumor site (Table). The 5-year OS was lower in patients with baseline CVD as compared to those without (46% vs 58%, P<0.0001). Upon adjusting for stage and treatment, CVD continued to correlate with worse OS (HR, 1.23, 95% CI, 1.19-1.26; P<.0001). Conclusions: Cancer patients with prior CVD were less likely to receive standard cancer therapy. Even among those who underwent cancer treatments, worse outcomes were observed in those with CVD. Early cardio-oncology and geriatric oncology engagement may reduce treatment bias and ensure that carefully selected patients with a cardiac history are still offered appropriate cancer therapy. [Table: see text]

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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