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Enregistrement W3210719009 · doi:10.14740/wjon1399

Maximum Plasma Concentration of Lenvatinib Is Useful for Predicting Thrombocytopenia in Patients Treated for Hepatocellular Carcinoma

2021· article· en· W3210719009 sur OpenAlexvenueno aff
Mizuki Endo, Koichi Honda, Tomoko Saito, Ken Shiraiwa, Yoshio Sueshige, Tomoko Tokumaru, Masao Iwao, Masanori Tokoro, Mie Arakawa, Ryota Tanaka, Ryosuke Tatsuta, Masataka Seike, Hiroki Itoh, Kazunari Murakami

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLenvatinibMedicineHepatocellular carcinomaInternal medicineGastroenterologyPlateletAdverse effectPharmacokineticsSorafenib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Although lenvatinib treatment has a favorable efficacy for unresectable hepatocellular carcinoma (HCC), it is associated with adverse events (AEs) that must be closely monitored and managed. Thrombocytopenia is one of the major AEs. The aim of this study was to clarify whether thrombocytopenia can be predicted by the plasma concentration of lenvatinib. Methods: This was a single-center retrospective observational study. Twenty-three patients with unresectable HCC and pharmacokinetics data at the initial lenvatinib administration between May 2018 and September 2020 at Oita University Hospital were enrolled. The AEs during the 4 weeks after the initiation of treatment were evaluated, and the correlations between the thrombocytopenia and the plasma concentration of lenvatinib were examined. Spearman’s correlation was used to evaluate the correlation between two continuous variables. Results: The rate of platelet count decrease correlated with the maximum plasma concentration (C max ) (r = 0.65, P = 0.001), whereas it did not with the minimum plasma concentration (C min ) (r = 0.29, P = 0.206). After stepwise multiple linear regression analysis, the starting dose of lenvatinib and the serum albumin concentration were identified as independent explanatory variables. Next, a formula for predicting the C max using these two variables was created. The predicted C max was strongly correlated with the C max (r = 0.87, P < 0.0001) and the rate of platelet count decrease (r = 0.67, P = 0.001). Conclusions: This study identified the usefulness of the drug C max to predict the rate of platelet count decrease within 4 weeks after the initiation of treatment. Although it is difficult to measure the plasma concentration of lenvatinib in community hospitals, the predicted C max is useful for predicting the rate of platelet count decrease with this treatment. World J Oncol. 2021;12(5):165-172 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1399

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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