Risk factors for high‐dose methotrexate associated acute kidney injury in patients with hematological malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High dose methotrexate (HDMTX)‐induced acute kidney injury (AKI) is a well‐known adverse event in hemato‐oncology patients. Our purpose was to define factors and setup cut‐offs that may help better identify patients at‐risk for developing AKI following HDMTX. All consecutive patients who received MTX dose ≥1 g were retrospectively reviewed. We compared patients with or without renal toxicity. We used a logistic regression model to define baseline variables associated with AKI. Overall survival (OS) was estimated by the Kaplan‐Meier method employing log‐rank test. Between 2012 and 2017, 160 patients were included with a total of 265 courses. Indications included: primary central nervous system (CNS) lymphoma, CNS prophylaxis in other lymphoma types, acute lymphatic leukemia and others. Median age at diagnosis was 58 years (range, 18‐84), 54% were males, median MTX dose was 1941 mg/m 2 (range, 743‐5442) and AKI developed in 9% of drug administrations (n = 24). In univariate analysis: age > 40, LDH > 380 units/L, eGFR < 112 mL/min, albumin <3.6 mg/dL at baseline and Charlson comorbidity index (CCI) were associated with AKI. In multivariable analysis, only LDH > 380 units/L (OR = 4.1, 95% confidence interval [CI] 1.04‐20.9, P = .04) and albumin levels <3.6 g/dL (OR = 4.17, 95% CI 1.04‐6.5, P = .04) remained significant. In patients with AKI, median drug elimination was longer (8 days vs 5 days). In 80% of cases, the creatinine levels returned to normal within 1 month. Yet, the median survival of patients who developed AKI was 37 months, compared to 145 months in patients without AKI (Log rank = 0.015). In conclusion, LDH > 380 units/L and albumin <3.6 g/dL were the strongest factors associated with AKI in patients receiving HDMTX. Although the rise in creatinine levels was almost uniformly reversible, AKI was associated with increased mortality rates.
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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 | 0,000 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».