Novel biomarkers to predict chronic kidney disease and hypertension at 3 and 12 months post-cisplatin.
Notice bibliographique
Résumé
e22003 Background: Urine kidney injury biomarkers measured during cisplatin therapy may help identify patients at risk for adverse long-term kidney outcomes. In children treated for cancer, we examined associations of urine tubular injury biomarkers collected during two cisplatin cycles, with chronic kidney disease (CKD) and hypertension at 3 and 12 months post-cisplatin. Methods: We analyzed data from the Applying Biomarkers to Minimize Long-Term Effects of Childhood/Adolescent Cancer Treatment (ABLE) Nephrotoxicity Study: a twelve-center prospective cohort of 159 children receiving cisplatin. Urine tubular injury biomarkers (by ELISA: neutrophil gelatinase-associated lipocalin [NGAL]; kidney injury molecule-1 [KIM-1]; tissue inhibitor of metalloproteinase-2 [TIMP-2]; insulin-like growth factor-binding protein-7 [IGFBP-7]) were measured at three timepoints (pre-infusion; 12-24 hours post-infusion; discharge after cisplatin cycle) during an early cisplatin cycle (EarlyCisP: first or second cycle of therapy) and a later cycle (LateCisP: last or second-to-last cycle). Area under the curve (AUC) for biomarkers to predict CKD (estimated glomerular filtration rate below normal or urine albumin/creatinine above normal for age, per international definition) and hypertension (3 blood pressures; per American Academy of Pediatrics guidelines) at 3 and 12 months post-cisplatin was calculated. AUC change from adding biomarkers to a published clinical prediction model for 3-month outcomes was evaluated (DeLong method). Results: 156 patients were available for analysis (mainly solid tumors). 3-month (median 90 days) outcomes were 52/118 (44%) CKD; 17/125 (14%) hypertension. 12-month (median 335 days) outcomes were 47/118 (40%) CKD; 15/125 (12%) hypertension. AUCs for all biomarkers to predict 3 and 12-month CKD and hypertension were poor to modest (best AUC = 0.70, 95% CI 0.60-0.80 for pre-infusion EarlyCisP TIMP-2*IGFBP-7 to predict 3-month hypertension). Biomarkers did not improve the clinical prediction model for 3-month CKD (AUC change not statistically significant with vs. without biomarkers). Adding pre-infusion EarlyCisP NGAL and TIMP-2*IGFBP-7 to the clinical prediction model for 3-month hypertension led to AUC change from 0.81 (0.72-0.91) to 0.89 (0.83-0.95) (p < 0.05). Conclusions: Tubular injury biomarkers we studied were individually not strong predictors of 3 or 12-month post-cisplatin kidney outcomes. Adding biomarkers to existing clinical prediction models may help predict post-therapy hypertension development or identify higher kidney-risk patients.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».