Clinical, Echocardiographic, and Biomarker Associations With Impaired Cardiorespiratory Fitness Early After HER2-Targeted Breast Cancer Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiorespiratory fitness (CRF) is reduced in cancer survivors and predicts cardiovascular disease (CVD)–related and all-cause mortality. However, routine measurement of CRF is not always feasible. The purpose of this study was to identify clinical, cardiac biomarker, and imaging measures associated with reduced peak oxygen consumption (VO2peak) (measure of CRF) early post–breast cancer therapy to help inform CVD risk. Consecutive women with early-stage HER2+ breast cancer receiving anthracyclines and trastuzumab were recruited prospectively. Within 6 ± 2 weeks of trastuzumab completion, we collected clinical information, systolic/diastolic echocardiographic measures, high-sensitivity troponin I, B-type natriuretic peptide, and VO2peak using a cycle ergometer. Regression models were used to examine the association between VO2peak and clinical, imaging, and cardiac biomarkers individually and in combination. Among 147 patients (age 52.2 ± 9.3 years), the mean VO2peak was 19.1 ± 5.0 mL O2·kg−1·min−1 (84.2% ± 18.7% of predicted); 44% had a VO2peak below threshold for functional independence (<18 mL O2·kg−1·min−1). In multivariable analysis, absolute global longitudinal strain (GLS) (β = 0.58; P = 0.007), age per 10 years (β: -1.61; P = 0.001), and E/e’ (measure of diastolic filling pressures) (β = -0.45; P = 0.038) were associated with VO2peak. GLS added incremental value in explaining the variability in VO2peak. The combination of age ≥50 years, E/e’ ≥7.8, and GLS <18% identified a high probability (85.7%) of compromised functional independence, whereas age <50 years, E/e’ <7.8, and GLS ≥18% identified a low probability (0%). High-sensitivity troponin I and B-type natriuretic peptide were not associated with VO2peak. Readily available clinical measures were associated with VO2peak early post–breast cancer therapy. A combination of these parameters had good discrimination to identify patients with compromised functional independence and potentially increased future CVD risk.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».