Defining cardiovascular toxicities of cancer therapies: an International Cardio-Oncology Society (IC-OS) consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
The discipline of Cardio-Oncology has seen tremendous growth over the past decade. It is devoted to the cardiovascular (CV) care of the cancer patient, especially to the mitigation and management of CV complications or toxicities of cancer therapies, which can have profound implications on prognosis. To that effect, many studies have assessed CV toxicities in patients undergoing various types of cancer therapies; however, direct comparisons have proven difficult due to lack of uniformity in CV toxicity endpoints. Similarly, in clinical practice, there can be substantial differences in the understanding of what constitutes CV toxicity, which can lead to significant variation in patient management and outcomes. This document addresses these issues and provides consensus definitions for the most commonly reported CV toxicities, including cardiomyopathy/heart failure and myocarditis, vascular toxicity, and hypertension, as well as arrhythmias and QTc prolongation. The current document reflects a harmonizing review of the current landscape in CV toxicities and the definitions used to define these. This consensus effort aims to provide a structure for definitions of CV toxicity in the clinic and for future research. It will be important to link the definitions outlined herein to outcomes in clinical practice and CV endpoints in clinical trials. It should facilitate communication across various disciplines to improve clinical outcomes for cancer patients with CV diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,066 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».