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Enregistrement W4212860911 · doi:10.1016/j.radonc.2022.02.010

Major adverse cardiac event risk prediction model incorporating baseline Cardiac disease, Hypertension, and Logarithmic Left anterior descending coronary artery radiation dose in lung cancer (CHyLL)

2022· article· en· W4212860911 sur OpenAlexaff
Michael C. Tjong, Danielle S. Bitterman, Kristen D. Brantley, Anju Nohria, Udo Hoffmann, Katelyn M. Atkins, Raymond H. Mak

Notice bibliographique

RevueRadiotherapy and Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicineMaceFramingham Risk ScoreHazard ratioCoronary artery diseasePopulationProportional hazards modelMyocardial infarctionPercutaneous coronary interventionDiseaseConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: In patients with locally advanced non-small cell lung cancer (LA-NSCLC) post-radiotherapy, mean heart dose (MHD) and the percent of left anterior descending (LAD) coronary artery receiving ≥15 Gy (LADV15) are associated with major adverse cardiac events (MACE). We developed a MACE prediction model in this population. MATERIALS AND METHODS: Total 701 patients with LA-NSCLC treated with curative-intent radiotherapy reviewed, split by diagnosis date into "development" (n = 500) and later (n = 201) "test" cohorts. Development patients were analyzed using a multivariable Cox-proportional hazard model with backward elimination scheme (Bonferroni-adjusted α = 0.025). Potential predictors were selected a priori: age, coronary heart disease (CHD), Framingham Risk, hypertension, MHD, LADV15, intensity modulated radiotherapy use, and CHD and LADV15 interaction (CHD:LADV15). Cardiac doses as quadratic, square root, and logarithmic (ln[X + 1]) forms were explored. Models were internally validated with bootstrapping. RESULTS: Final model incorporated CHD, Hypertension, Logarithmic LADV15, and CHD*ln[LADV15 + 1] (CHyLL; β coefficients: 5.51, 1.28, 1.48, -1.36; all p < 0.025; bootstrapping c-index: 0.80; test cohort c-index: 0.76). Possible risk score range: 0-8.11. MACE incidence was 6.8% and 23.6% at 48 months (p = 0.041), and survival rates were 51.6% and 35.0% (p = 0.099), in the low-risk (score <5.00) and high-risk (score ≥5) test groups, respectively. Using the model, calculated LADV15 constraints for patients without CHD were 11.3% and 28.3% for those with and without hypertension, respectively, to remain low-risk. CONCLUSIONS: Pre-existing CHD, hypertension, and LADV15 were important factors in predicting MACE after radiotherapy. CHyLL has the potential to estimate personalized LADV15 constraints based on cardiac risk factors and acceptable MACE thresholds.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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