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Enregistrement W3093191801 · doi:10.1177/2054358120962589

Perspectives From an Onconephrology Interest Group: Conference Report

2020· article· en· W3093191801 sur OpenAlexaffabout
Abhijat Kitchlu, Christopher T. Chan, Nelson Leung, Sheldon Chen, Sheron Latcha, Paul Tam

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Onconephrology is a new and evolving field that deals with kidney complications in patients with cancer as well as the management of cancer in patients with preexisting kidney disease. With increasing numbers of patients with cancer with kidney-related complications, the field has garnered increased attention. Thus, an annual Greater Toronto Area Onconephrology Interest Group symposium was held in May 2019. The objective of the meeting was to demonstrate the junctures between oncology and nephrology by highlighting recent data regarding (1) kidney impairment in solid organ malignancies, (2) management and treatment of kidney cancer, (3) kidney impairment in hematologic malignancies, (4) malignancy and kidney transplantation, and (5) hyponatremia in patients with cancer. METHODS AND SOURCES OF INFORMATION: Through a structured presentation, the group explored key topics discussed at a Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) Controversies Conference on Onconephrology. Expert opinions, clinical trial findings, and publication summaries were used to illustrate patient and treatment-related considerations in onconephrology. KEY FINDINGS: Kidney complications in patients with cancer are a central theme in onconephrology. An estimated 12% to 25% of patients with solid organ malignancies have chronic kidney disease (CKD), although in certain cancers, the prevalence of CKD is higher. Kidney impairment is also a common complication of some hematologic malignancies. The incidence of renal failure in patients with multiple myeloma is estimated at 18% to 56% and light chain cast nephropathy is seen in approximately 30% of these patients. In addition, there appears to be a bidirectional relationship between kidney cancer and CKD, with some data sets suggesting the risk increases as kidney function declines. Cancer is also of concern in patients with preexisting kidney disease. Kidney transplant recipients have a greater risk of cancer and a higher risk of cancer-related mortality. Kidney complications have also been associated with novel cancer therapies, such as immune checkpoint inhibitors and chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy. An estimated 2% to 4% of patients initiating an immune checkpoint inhibitor may develop nephrotoxicity, whereas up to 40% of patients on CAR T-cell therapy experience cytokine release syndrome (CRS). Tumor lysis syndrome and electrolyte abnormalities, such as hyponatremia, have also been reported with CAR T-cell therapy. While the incidence and prevalence of hyponatremia vary depending on the cancer type and serum sodium cutoff point, hyponatremia may be seen in up to 46% of patients hospitalized in cancer centers. CONCLUSIONS: Onconephrology is a developing field and the themes arising from this meeting indicate a need for greater collaboration between oncologists and nephrologists. Educational symposia and onconephrology fellowship programs may allow for improved cancer care for patients with kidney disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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