Antiangiogenic Drug-Induced Proteinuria as a Prognostic Factor in Metastatic Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Treatment with bevacizumab is known to cause adverse events such as proteinuria and hypertension, amongst others. However, while bevacizumab-induced hypertension has been linked to increased overall survival (OS), data on proteinuria are controversial. We performed a retrospective analysis to observe the influence of adverse events developed during treatment with bevacizumab and chemotherapy on the OS in patients with metastatic colorectal cancer (mCRC). Kaplan–Meier and log-rank analyses were used to assess differences in OS, and hazard ratios (HR) were estimated using Cox models. Out of the 3497 mCRC patients admitted to our center between 2014 and 2019, 150 met the criteria for inclusion in our analysis. Out of these, 50.7% experienced proteinuria and had reached a longer OS (40 versus 25 months, p = 0.015) and progression-free survival (15 versus 12 months, p = 0.039). The following groups were identified as having a lower risk of death: patients with proteinuria (HR 0.589; 95% CI 0.402–0.863; p = 0.007), one metastatic site (HR 0.533; 95% CI 0.363–0.783; p = 0.001), and non-metastatic stage at diagnosis (HR 0.459; 95% CI 0.293–0.720; p = 0.001). Patients with anemia and diabetes had an increased risk of death. Proteinuria emerges as a useful prognostic factor in mCRC patients undergoing bevacizumab-based systemic therapy, and it could be easily integrated into the decision-making process, thus allowing physicians to further individualize systemic treatments.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».