TITAN Trial
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac rehabilitation (CR) modeled care is recommended for patients with breast cancer to mitigate risk of cardiotoxicity. However, the cardiovascular impact of CR-modeled interventions has not been studied. The purpose of this study was to evaluate if a multidisciplinary model of CR reduces cardiotoxicity and improves cardiovascular risk in patients undergoing breast cancer treatment. We randomly assigned patients with stage I to III breast cancer scheduled to receive anthracycline and/or trastuzumab-based chemotherapy to the CR intervention (n = 37) or usual care (n = 37). The intervention included guideline-directed management of cardiovascular risk factors, dietary counselling, and supervised exercise for 52 weeks. Cardiac magnetic resonance imaging, cardiopulmonary exercise testing, dual-energy x-ray absorptiometry, and serum biomarkers were acquired at baseline and 52 weeks. There was no difference in the primary outcome, left ventricular ejection fraction (LVEF), between groups at 52 weeks (61% ± 6%). Other markers of cardiotoxicity, including high-sensitivity troponin I and brain natriuretic peptide, were similar between groups. However, total cholesterol (5.2 ± 0.8-4.7 ± 0.8 mmol/L, P = 0.002) and low-density lipoprotein (3.0 ± 0.7-2.4 ± 0.7 mmol/L, P < 0.001) decreased in the intervention group at 52 weeks and were unchanged in usual care. In all patients, adverse cardiac and metabolic changes occurred over 52 weeks including reductions in LVEF, left ventricular mass, high-density lipoprotein, lean body mass, insulin-like growth factor-1, as well as increased triglycerides, whole-body and truncal fat mass (all P < 0.050). The CR-modeled intervention had no effect on LVEF or biomarkers of cardiotoxicity. Future lifestyle intervention trials in patients with breast cancer should consider targeting other risk factors associated with incident cardiovascular disease. (Multidisciplinary Team IntervenTion in CArdio-ONcology [TITAN Study] [TITAN]; NCT01621659)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».