High Sensitivity C-Reactive Protein and Circulating Biomarkers of Endothelial Dysfunction in Patients with Chronic Myeloid Leukemia Receiving Tyrosine Kinase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tyrosine kinase inhibitors (TKIs) have revolutionized the management of patients with chronic myelogenous leukemia (CML); however, reports of cardiovascular (CV) toxicities caused by these drugs are concerning. While the role of CV risk factors and high sensitivity C-reactive protein (hsCRP) in the pathogenesis of CV events is known, limited data exist in CML patients. In this study, we investigated the relationship between hsCRP, CV risk factors, CML disease activity, and exposure to TKIs in 262 CML patients enrolled in a cross-sectional study. Additionally, we explored whether novel markers of vascular dysfunction were associated with exposure to specific TKIs. In multivariable analyses only body mass index (BMI) (OR: 1.15, 95% I: 1.108–1.246; P < 0.001) and CML duration (OR: 1.004, 95% CI: 1.001–1.008; P = 0.024) were independently associated with higher hsCRP. HsCRP level was not associated with CML disease activity or a specific TKI. In exploratory analyses, novel endothelial-centric markers (e.g., ET-1 and VCAM-1) were differential across the various TKIs, particularly amongst nilotinib- and ponatinib-treated patients. Using hsCRP to risk stratify CML patients may be a potential strategy for implementing aggressive CV risk factor modification in these patients while circulating markers of vascular dysfunction should be explored as potential markers of TKI-associated CV 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».