Abstract 10797: Applying Cardiotoxicity Risk Prediction Scores in Women with Early-Stage Breast
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cardiotoxicity is a common complication of anthracyclines and HER2-targeted therapies in breast cancer patients. Despite recognized risk factors, accurate prediction of cardiotoxicity risk remains a challenge. We applied 3 published risk prediction scores (Table) to a cohort of women with HER2+ breast cancer treated with anthracycline and trastuzumab and described their predictive accuracy. Methods: Women with stage I-III HER2+ breast cancer treated at the Princess Margaret Cancer Centre (Toronto) between 2006-2019 were identified retrospectively. Those with a pre-therapy MUGA scan or 2D echocardiography and ≥ 3 follow up scans using the same modality were included. CREC criteria were applied to define cardiotoxicity. Three risk prediction scores (Ezaz et al., Romond et al., and HFA-ICOS proformas) were used to classify patients into low/medium/high cardiotoxicity risk according to pretreatment characteristics. The proportion of patients who developed cardiotoxicity across risk categories were compared within each score using chi-square test. Results: Of 629 women (mean age 52.4 ± 10.9 years), 151 (24%) met CREC cardiotoxicity criteria. With the Ezaz et al. score , proportion of patients that developed cardiotoxicity was 24.4% (n = 141/577), 20% (n = 9/45) and 14.3% (n =1/7), in the low, medium, and high predicted risk groups, respectively (p = 0.665). With Romond et al. score , this was 17.9% (n = 40/223), 24.5% (n = 50/204) and 30.5% (n = 61/200), respectively (p = 0.01). HFA-ICOS was 15.5% (n = 30/193), 26.9% (n = 109/404), and 37.5% (n = 12/32), respectively (p = 0.002). Conclusion: In women with early stage HER2+ breast cancer receiving trastuzumab therapy, risk scores by Romond et al., and the HFA-ICOS proformas predict cardiotoxicity risk. However, for both these scores the incidence of cardiotoxicity in the “low” predicted risk group remains high (15.5%-17.9%). Therefore, there remains a need to develop more accurate risk prediction scores.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».