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Enregistrement W3166956800 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e17056

Associations of pre-existing cardiovascular disease (CVD) with treatment patterns and survival outcomes in patients with metastatic prostate cancer: A real-world, population-based study.

2021· article· en· W3166956800 sur OpenAlexaffabout
Atul Batra, Shiying Kong, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerInterquartile rangeCancerInternal medicineCancer registryPopulationProportional hazards modelOncologyRadiation therapyComorbidityDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17056 Background: Prior cardio-oncology research has focused on examining the future risk of CVD as a result of cancer treatments. The impact of pre-existing CVD on cancer treatments is less clear. This study aimed to identify the associations of baseline CVD on treatment patterns and survival outcomes in metastatic prostate cancer where older age and exposure to androgen deprivation therapy can potentiate cardiac risks. Methods: We identified all patients diagnosed with metastatic prostate cancer in a large Canadian province from 2004 to 2017 using the population-based cancer registry. Administrative claims were linked to ascertain any diagnoses of pre-existing CVD, defined as any of arrythmias [AR], cerebrovascular accidents [CVAs], myocardial infarctions [MIs], or congestive heart failure [CHF] that preceded the diagnosis of metastatic prostate cancer. Logistic and Cox regression models were constructed to determine the associations of baseline CVD with receipt of cancer treatments (such as radiation, or systemic therapy) and overall survival (OS). Results: A total of 3,257 patients were included. The median age was 66 years (interquartile range, 46-95 years). At diagnosis of advanced prostate cancer, 993 (30.5%) had pre-existing CVD: 10.0% AR, 4.3% CVAs, 3.0% MIs, 2.8% CHF and 10.4% multiple CVDs. The Charlson comorbidity index (CCI) was 0, 1 and >1 in 53.4%, 27.3% and 19.3%, respectively. Overall, 2078 (63.8%) patients received chemotherapy, while 747 (22.9%) received radiotherapy. After adjusting for age and CCI, pre-existing CVD was associated with a lower likelihood of chemotherapy (odds ratio [OR], 0.67; 95% confidence interval [CI], 0.61-0.75; P=0.001) and radiotherapy (OR, 0.87; 95% CI, 0.85-0.91; P<0.001). Likewise, CVD was associated with worse OS, after adjusting for measured confounding variables (see table). Conclusions: One-third of patients with metastatic prostate cancer had pre-existing CVD, which was associated with a lower likelihood of chemotherapy and worse OS. In the context of an aging general population, early cardio-oncology consultations to optimize CVD management may lead to safer and broader uptake of appropriate prostate cancer treatments.[Table: see text]

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)0,002
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 enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,342 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
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