Effect of Active Cancer on the Cardiac Phenotype: A Cardiac Magnetic Resonance Imaging‐Based Study of Myocardial Tissue Health and Deformation in Patients With Chemotherapy‐Naïve Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background The overlap between cancer and cardiovascular care continues to expand, with intersections emerging before, during, and following cancer therapies. To date, emphasis has been placed on how cancer therapeutics influence downstream cardiac health. However, whether active malignancy itself influences chamber volumes, function, or overall myocardial tissue health remains uncertain. We sought to perform a comprehensive cardiovascular magnetic resonance-based evaluation of cardiac health in patients with chemotherapy-naïve cancer with comparison with a healthy volunteer population. Methods and Results Three-hundred and eighty-one patients with active breast cancer or lymphoma before cardiotoxic chemotherapy exposure were recruited in addition to 102 healthy volunteers. Both cohorts underwent standardized cardiovascular magnetic resonance imaging with quantification of chamber volumes, ejection fraction, and native myocardial T1. Left ventricular mechanics were incrementally assessed using three-dimensional myocardial deformation analysis, providing global longitudinal, circumferential, radial, and principal peak-systolic strain amplitude and systolic strain rate. The mean age of patients with cancer was 53.8±13.4 years; 79% being women. Despite similar left ventricular ejection fraction, patients with cancer showed smaller chambers, increased strain amplitude, and systolic strain rate in both conventional and principal directions, and elevated native T1 versus sex-matched healthy volunteers. Adjusting for age, sex, hypertension, and diabetes mellitus, the presence of cancer remained associated with these cardiovascular magnetic resonance parameters. Conclusions The presence of cancer is independently associated with alterations in cardiac chamber size, function, and objective markers of tissue health. Dedicated research is warranted to elucidate pathophysiologic mechanisms underlying these findings and to explore their relevance to the management of patients with cancer referred for cardiotoxic therapies.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».