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Enregistrement W3129326222 · doi:10.3390/curroncol28010085

Blood Cholesterol and Outcome of Patients with Cancer under Regular Cardiological Surveillance

2021· article· en· W3129326222 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Hohneck, Stephanie Rosenkaimer, Ralf‐Dieter Hofheinz, İbrahim Akın, Martin Borggrefe, Stefan Gerhards

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerInternal medicineCancerCholesterolDiabetes mellitusStroke (engine)ConcomitantGastroenterologySurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular (CV) diseases and cancer share several similarities, including common risk factors. In the present investigation we assessed the relationship between cholesterol levels and mortality in a cardiooncological collective. In total, 551 patients receiving anticancer treatment were followed over a median of 41 (95% CI 40, 43) months and underwent regular cardiological surveillance. A total of 140 patients (25.4%) died during this period. Concomitant cardiac diseases were more common in patients who deceased (53 (37.9%) vs. 67 (16.3%), p < 0.0001), as well as prior stroke. There were no differences in the distribution of classical CV risk factors, such as hypertension, diabetes or nicotine consumption. While total cholesterol (mg/dL) was significantly lower in patients who deceased (157 ± 59 vs. 188 ± 53, p < 0.0001), both HDL and LDL cholesterol were not differing. In addition, cholesterol levels varied between different tumour entities; lowest levels were found in patients with tumours of the hepatopancreaticobiliary system (median 121 mg/dL), while patients with melanoma, cerebral tumours and breast cancer had rather high cholesterol levels (median > 190 mg/dL). Cholesterol levels were significantly lower in patients who died of cancer; lowest cholesterol levels were observed in patients who died of tumours with higher mitotic rate (mesenchymal tumours, cerebral tumours, breast cancer). Cox regression analysis revealed a significant mortality risk for patients with stem cell transplantation (HR 4.31) and metastasised tumour stages (HR 3.31), while cardiac risk factors were also associated with a worse outcome (known cardiac disease HR 1.58, prior stroke/TIA HR 1.73, total cholesterol HR 1.70), with the best discriminative performance found for total cholesterol (p = 0.002).

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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