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Enregistrement W4386660479 · doi:10.1093/eurheartj/ehab724.2878

Prevalence and predictors of right ventricular dysfunction in cancer patients treated with cardiotoxic chemotherapy – a prospective cardiovascular magnetic resonance study

2021· article· en· W4386660479 sur OpenAlexaffabout
Dina Labib, Steven Dykstra, Alessandro Satriano, Yoko Mikami, Easter Prosia, Jacqueline Flewitt, Andrew G. Howarth, Carmen Lydell, Louis Kolman, D. Ian Paterson, Gavin Y. Oudit, Edith Pituskin, Winson Y. Cheung, Joon Lee, James A. White

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiotoxicityEjection fractionVentricleCardiologyInternal medicineCardiomyopathyMagnetic resonance imagingBreast cancerCancerChemotherapyCardiac magnetic resonance imagingRadiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Right ventricular (RV) function has an established incremental prognostic value in cardiomyopathy. Studies on cancer therapeutics-related cardiac dysfunction (CTRCD) primarily focused on the left ventricle (LV), with conflicting results from small studies dedicated to RV dysfunction. Purpose We sought to investigate the influence of chemotherapy on RV function relative to LV function using serial cardiac magnetic resonance (CMR). Methods Patients were enrolled as part of Cardiotoxicity Prevention Research Initiative (CAPRI) Registry aimed at evaluating CMR-based markers for surveillance of CTRCD. Patients underwent non-contrast CMR imaging prior to initiation of anthracyclines and/or trastuzumab and serially every 3 months during the first year, then annually thereafter. We included patients who had a baseline and ≥1 follow-up scan and excluded those with baseline LV ejection fraction (EF)<50%, providing 320 patients completing 1,453 CMR studies. Cine images were analysed to calculate chamber volumes indexed to body surface area and EF. We defined LV CTRCD using CMR modality specific criteria of a drop in LV EF ≥5% from baseline to <57%; RV CTRCD as a drop ≥5% to <49% in females and <47% in males. We used linear mixed models to study the changes in ventricular volumes and EF with time. Results The majority of patients were females (80%), had breast cancer (68%) or lymphoma (32%), with a mean age of 52.7±13 years. Figure 1 shows temporal changes in mean ventricular volumes and function over the first year. Mean changes in RV function followed those of the LV, with the nadir of EF and maximum of volumes occurring at 6 months. Respective values for mean decrease in LV and RV EF at this time point versus baseline were 4.1 and 2.9% (p<0.001). Concomitant mean increase in indexed RV end-diastolic (ED) and end-systolic (ES) volumes were 1.6 and 2.7 ml/m2 (p=0.2 and <0.001). There was significant interaction of chemotherapy regimen with time for RV volumes (p=0.001 and 0.003), but not RV EF (p=0.7), with worst changes occurring with combined anthracyclines and trastuzumab. In all, 70 (22%) and 28 (9%) patients met criteria for LV and RV CTRCD, respectively. Among those who developed RV CTRCD, 10 had persistently normal LV function. Figure 2 shows the results of logistic regression to predict RV CTRCD. Significant univariable predictors included combined chemotherapy regimen and baseline LV and RV volumes and LV EF. Adjusting for age, sex, and chemotherapy regimen, baseline RV ED volume remained associated with RV CTRCD (odds ratio 1.6; p=0.005). Conclusion In this large study, RV volumes and function were similarly influenced by chemotherapy versus comparable LV-based measures. Using similar threshold criteria, the incidence of RV CTRCD was lower than for LV CTRCD; however, one third of those who develop RV CTRCD showed normal LV function. Future studies are warranted to study the prognostic influence of RV injury in cancer patients. Funding Acknowledgement Type of funding sources: Other. Main funding source(s): Alberta InnovatesGenome Alberta Figure 1. Temporal changes in LV & RV functionFigure 2. Predictors of RV CTRCD

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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