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Enregistrement W3107628439 · doi:10.1093/ehjci/ehaa946.3290

Value of baseline clinical and CMR characteristics for the prediction of cancer therapeutics-related cardiac dysfunction: results from the Cardiotoxicity Prevention Research Initiative (CAPRI)

2020· article· en· W3107628439 sur OpenAlexaffabout
Dina Labib, Steven Dykstra, Zdenka Slavíková, Patricia Feuchter, Sandra Rivest, Jacqueline Flewitt, Andrew G. Howarth, Bobak Heydari, Carmen Lydell, Brian Clarke, Louis Kolman, Edith Pituskin, Winson Y. Cheung, Joon Lee, James A. White

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiotoxicityEjection fractionInternal medicineCancerPopulationCardiologyBreast cancerChemotherapyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Whether baseline cardiovascular health status significantly influences the risk of Cancer Therapeutics-Related Cardiac Dysfunction (CTRCD) in patients receiving de-novo chemotherapy exposure is an important clinical question for both surveillance and management decisions. The reference standard technique for the serial monitoring of left ventricular (LV) volumes and ejection fraction (EF) is cardiovascular magnetic resonance (CMR). Using this technique, we sought to prospectively evaluate baseline clinical risk factors and CMR-based pre-exposure characteristics for their influence on the incident occurrence of CTRCD. Methods We prospectively enrolled 371 cancer patients referred for baseline (pre-chemotherapy) followed by surveillance CMR imaging as part of the Cardiotoxicity Prevention Research Initiative (CAPRI). We also recruited 62 healthy volunteers to evaluate for referral population differences in CMR-based markers. Study subjects and healthy volunteers underwent identical CMR imaging protocols inclusive of cine imaging, T1 and T2 mapping. CTRCD was defined according to surveillance CMR imaging with criteria established as a drop in LVEF by >5% (meaningful detectable difference for CMR technique) to a value ≤56% (lower limit of normal) at any time point during chemotherapy surveillance. A total of 1474 CMR studies were performed over a median surveillance period of 12.5 months (range 2.3 to 68.9 months). Results The majority of patients were female (77%), being referred for breast cancer (64%) or lymphoma (36%), with a mean age of 54.0±14 years. The baseline prevalence of hypertension, diabetes, hyperlipidemia, and current smoking were 32%, 11%, 46%, and 13%, respectively. Compared to healthy volunteers, cancer patients at baseline showed smaller indexed LV and RV volumes, higher indexed LV mass, and higher native T1 values (mean difference +33 msec; p<0.001). LV and right ventricular (RV) EF and T2 mapping values were not significantly different. CTRCD criteria were met in 22% of patients. Figure 1 shows a forest plot of univariable and multivariable predictors of CTRCD occurrence. Following multivariable adjustment, only combined anthracycline/trastuzumab regimen (OR 4.4, 95% CI 2.0–9.5) and baseline indexed LVEDV (OR 2.3, 95% CI 1.2–4.5) were found to be significant predictors of this outcome. Conclusion Using the reference standard of serial CMR imaging we identified that of all baseline (pre-chemotherapy) clinical and CMR-based markers of cardiovascular health, only indexed LV end-doastolic volume (EDV) was independently associated with future occurrence of CTRCD following adjustment for chemotherapy regimen. We did not observe significant associations with conventional cardiac risk factors in our study population. The observed risk for indexed LVEDV was clinically meaningful (2.3-fold risk per 10 ml/m2) and warrants further investigation as a relevant baseline marker of risk in this referral population. Figure 1. Forest plot of predictors of CTRCD Funding Acknowledgement Type of funding source: Public Institution(s). Main funding source(s): Alberta Innovates/Genome Alberta: CAPRI

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,169 · 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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