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Enregistrement W4311616672 · doi:10.14740/cr1442

Anthracycline-Induced Cardiotoxicity in Breast Cancer Patients: A Five-Year Retrospective Study in 10 Centers

2022· article· en· W4311616672 sur OpenAlexvenueno aff
Ferdinand R Gerodias, Maria Katrina Cruz Tan, Arnold De Guzman, Alisa Bernan, Sue Ann Locnen, Angela Apostol-Alday, Erwin Janino Ybanez, Jose Donato A. Magno, Alvin Lim, Alex Junia, Ryan Mambulao, Joanne Cosare-San Pedro, Jonald Lucero, Zaldy Quijano, Josephine Apurillo, Arnold John Uson, Jason Louie Lim, Christie Anne Inso, Analigaya R. Agoncillo-Infante, Roxanne Yen Bongcawil, Gracieux Y. Fernando, Amanda Mae Ramos-Manalaysay, Fe-Aileen F Arellano-Simon, Elaine Marisse Ilagan-Cargullo, Mariel Joy Bago-Azares, Jamil Baterna, Julie Ann Tapispisan, Noelle Marie Masadao-Rodriguez, Jannah Lee Tarranza, Lorenz Sagayaga Lista, Joar Kent Gumapon

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiotoxicityAnthracyclineInternal medicineRetrospective cohort studyBreast cancerCancerCardiologyOncologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cardiotoxicity as a result of anthracycline chemotherapy has been linked to increased morbidity and mortality in breast cancer patients. There is a need for early detection through risk factor identification. To date, no large multicenter study has been conducted to describe the incidence, risk factors and clinical and demographic profiles of breast cancer patients with anthracycline-induced cardiotoxicity (AIC) in the Philippines. Methods: This was a nationwide multicenter retrospective cohort study among adult breast cancer patients who underwent anthracycline chemotherapy from 2015 to 2020 in 10 sites in the Philippines. Baseline characteristics and possible risk factors for AIC were retrieved from medical records and cancer registries. AIC was defined as a reduction of left ventricular ejection fraction (LVEF) by > 10% from baseline to a value of < 53% or the development of overt left ventricular systolic dysfunction or heart failure (HF). Odds ratios from logistic regression were computed to determine risk factors associated with AIC using STATA-15.0 software. Results: Out of 341 patients included, 33 had AIC, accounting for an incidence of 9.68%. Nine patients (2.6%) had clinical HF. AIC patients had a mean age of 53.91 ± 10.84 years. Breast cancer AIC patients were significantly older and had lower body mass index (BMI) than those without AIC. AIC patients had significantly more comorbidities, especially hypertension and atrial fibrillation. Multivariate analysis showed that patients with any preexisting comorbidity are approximately 12.37 times as likely to have AIC, while those with concurrent chemotherapy are 0.07 times or 93% less likely to have AIC. Conclusion: Among adult breast cancer patients undergoing anthracycline chemotherapy, we determined a high incidence of cardiotoxicity at 9.68%. Having preexisting comorbidities gave patients 12 times increased odds of developing anthracycline cardiotoxicity. The presence of concurrent non-anthracycline chemotherapy showed an inverse association with the development of AIC which we attribute largely to patient selection in a retrospective study. The significantly higher propensity for AIC development in patients with preexisting comorbidities may warrant closer monitoring and control of patient comorbidities such as hypertension among patients undergoing anthracycline chemotherapy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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