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Enregistrement W4286297020 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.e24105

Hypokalemia, hypomagnesemia, and hyponatremia are associated with acute kidney injury in patients treated with cisplatin.

2022· article· en· W4286297020 sur OpenAlexaffabout
Louis Pinard, Jean‐Philippe Adam, Miguel Chagnon, Guillaume Bollée, Denis Soulières

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypomagnesemiaMedicineHypokalemiaHyponatremiaInternal medicineHazard ratioCisplatinGastroenterologyAcute kidney injuryIncidence (geometry)FurosemideRetrospective cohort studyConfidence intervalChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e24105 Background: Cisplatin-associated acute kidney injury (C-AKI) is common. Predictive factors of C-AKI include age > 60 years, hypertension, cisplatin dose, diabetes, and serum albumin < 3.5g/L. The association between C-AKI and hypokalemia, hypomagnesemia or hyponatremia has not been well characterized to date. Methods: Data from a previous retrospective observational study was obtained. Patients who received at least one dose of cisplatin between September 2010 and December 2016 at the Centre Hospitalier de l’Université de Montréal were included. Patients were separated into 3 groups with similar cisplatin doses and schedules. Group A received cisplatin 60-100 mg/m 2 q 3 weeks with laboratories before day 1, group B received cisplatin 60-75 mg/m 2 q 3 weeks with laboratories before days 1 and 8 of each cycle and group C had weekly cisplatin 40 mg/m 2 and laboratories. Association between hypomagnesemia, hypokalemia, hyponatremia, and risk of AKI, as defined by KDIGO criteria, was determined using a counting process specification of Cox’s regression models. These were used to estimate hazard ratio (HR) of AKI incidence with 95% confidence intervals (CI) of patients with and without cisplatin-induced electrolyte disorders. Estimates were adjusted for confounding factors such as volume of hydration (3 or 4 L), fluids (D5/0.45 NS or NS), age, sex, presence of furosemide and mannitol. Results: A total of 1305 patients were separated in group A (714 pts), B (205 pts) and C (386 pts). The proportion of patients with at least one event of hypokalemia, hypomagnesemia or hyponatremia was lower in group A (29.1%, 57.7% and 36.3%) compared to group B (43.4%, 66.8%, 60.0%) and group C (48.7%, 78.6%, 50.8%). The incidence of all grade C-AKI was 35.7% (group A), 46.8% (group B), 18.2% (group C). The HR of C-AKI based on each electrolyte disorder per group is presented in table I. Conclusions: The presence of one event of hypokalemia, hypomagnesemia, or hyponatremia was significatively associated with increased risk of C-AKI only in group A. This could be related to the higher average dose per cycle in this group. Other studies are needed to characterize the presence of an electrolyte disorder as a risk factor that can predict the risk of C-AKI in this subpopulation. [Table: see text]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,818

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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