Baseline Electrocardiographic Abnormalities in Pre-Treatment Cancer Compared With Non-Cancer Patients: A Propensity Score Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most studies have compared post-treatment electrocardiogram (ECG) abnormalities in cancer patients to the general population. To assess baseline cardiovascular (CV) risk, we compared pre-treatment ECG abnormalities in cancer patients with a non-cancer surgical population. Methods: We conducted a combined prospective (n = 30) and retrospective (n = 229) cohort study of patients aged 18 - 80 years with diagnosis of hematologic or solid malignancy, compared with 267 pre-surgical, non-cancer, age- and sex-matched controls. Computerized ECG interpretations were obtained, and one-third of the ECGs underwent blinded interpretation by a board-certified cardiologist (agreement r = 0.94). We performed contingency table analyses using likelihood ratio Chi-square statistics, with calculated odds ratios. Data were analyzed after propensity score matching. Results: The mean age of cases was 60.97 ± 13.86; and 59.44 ± 11.83 years for controls. Pre-treatment cancer patients had higher likelihood of abnormal ECG (odds ratio (OR): 1.55; 95% confidence interval (CI): 1.05 to 2.30), and more ECG abnormalities (? 2 = 4.0502; P = 0.04) compared with non-cancer patients. ECG abnormalities were higher in black compared to non-black patients (P = 0.001). In addition, baseline ECGs among cancer patients prior to cancer therapy demonstrated less QT prolongation and intra-ventricular conduction defect (P = 0.04); but showed more arrhythmias (P < 0.01) and atrial fibrillation (AF) (P = 0.01) compared with the general patient population. Conclusions: Based on these findings, we recommend that all cancer patients receive an ECG, a low-cost and widely available tool, as part of their CV baseline screening, prior to cancer treatment. Cardiol Res. 2023;14(3):237-239 doi: https://doi.org/10.14740/cr1466
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».