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Enregistrement W4385547932 · doi:10.1200/go.2023.9.supplement_1.80

Cardiopulmonary exercise testing of patients with metastatic castrate-resistant prostate cancer as screening for vigorous exercise medicine prescription.

2023· article· en· W4385547932 sur OpenAlexaff
Robert U. Newton, Nicolas H. Hart, Stacey A. Kenfield, Daniel A. Galvão, Kerry S. Courneya, Charles M Ryan, June M. Chan, James W.F. Catto, Kerri M. Winters‐Stone, Mieke Van Hemelrijck, Harriet Wylie, Moritz Schumann, Tina L. Skinner, Stephan Praet, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueJCO Global Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMovember Foundation
Mots-clésMedicineCardiorespiratory fitnessProstate cancerPhysical therapyInternal medicineAdverse effectDiseaseCancerMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

80 Background: Exercise is recommended for patients with prostate cancer to manage treatment adverse effects, improve quality of life and potentially influence cancer-specific outcomes. Men with advanced prostate cancer and metastatic disease may be at increased risk of cardiac events due to their cancer treatment and comorbidities. The aim of this study was to assess the safety and efficacy of cardiopulmonary exercise testing (CPET) for assessing cardiorespiratory capacity and risk screening of patients with metastatic castrate-resistant prostate cancer (mCRPC) prior to engaging in a vigorous program of exercise medicine. Methods: Experimental design was a cross-sectional analysis of screening CPET’s from a Phase III Randomised Controlled Trial (INTERVAL-GAP4) within the clinical setting involving men with mCRPC. Testing incorporated medically supervised, symptom limited, CPET with electrocardiogram (ECG) performed on a cycle ergometer until volitional exhaustion or maximal oxygen uptake peak (V02.PEAK) attained. Outcome Measurements included safety (incidence and severity of adverse events), feasibility (completion of CPET) and efficacy (performance outcomes, screen-fails, and cardiac pathology). Descriptive statistics were calculated as mean and standard deviation. Results: 104 men (age 71.5 ± 8.4 years) with mCRPC completed a medically supervised CPET. Of these, 96 patients (92.3%) met the criterion for V02.PEAK attainment and were randomised to the INTERVAL-GAP4 trial, with 8 (7.7%) CPET screen-fails. Four positive cardiac abnormalities (3.8%) were observed, with these patients referred to a cardiologist for further assessment. Referred patients were all cleared to participate in vigorous exercise with no clinically significant cardiovascular disease or were determined to have newly diagnosed and subsequently controlled cardiovascular disease. Average V02.PEAK was 1.72 ± 0.51 L.min-1 absolute and 18.96 ± 5.30 mL.kg-1.min-1 relative which is in the 10-15th percentile for healthy men of this age. Maximal heart rate achieved was 141 ± 20 bpm at a maximal workload of 128 ± 40 W. There were no cardiac events or any other exercise-related adverse events during the testing. Conclusions: Maximal CPET is safe for men with advanced prostate cancer. CPET with ECG is also an effective cardiac stress screening tool prior to engaging in a vigorous exercise medicine program to detect underlying cardiovascular health issues. Further, results from CPET can be used to inform appropriate exercise prescription individualised to the patient. Clinical trial information: NCT02730338 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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