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Enregistrement W4388600581 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.2677

Androgen deprivation therapy for prostate cancer, measures of adiposity and strength, and adverse cardiovascular outcomes: observations from 3000 men in 5 countries in the RADICAL PC study

2023· article· en· W4388600581 sur OpenAlexafffund
Darryl P. Leong, Felipe Homem Valle, Guila Delouya, Vincent Fradet, Philippe D. Violette, Tamim Niazi, Celestia S. Higano, Bobby Shayegan, Parminder Nain, Ludhmila Abrahão Hajjar, Zaza Iakobishvili, Guilherme José Pimentel Lopes de Oliveira, Álvaro Avezum, Joseph B. Selvanayagam, Jehonathan H. Pinthus

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaPopulation Health Research InstituteUniversité LavalUniversité de MontréalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesProstate Cancer Canada
Mots-clésMedicineAndrogen deprivation therapyProstate cancerAdverse effectInternal medicineMyocardial infarctionStroke (engine)Weight changeHazard ratioWeight lossPhysical therapyCardiologyObesityCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Androgen deprivation therapy (ADT) is prescribed to nearly half of patients with prostate cancer (PC). ADT is associated with weight gain, reduced muscle strength and increased cardiovascular (CV) risk. However, no PC study has examined the relationship between these physical characteristics, their change with ADT and cardiovascular outcomes. Purpose In men with PC: To compare 1-year changes in physical measures in those receiving versus not receiving ADT To evaluate the relationship between physical measures and adverse CV outcomes Methods We prospectively studied 3080 men with PC from 37 sites in 5 countries (mean age 68 years), 41% on ADT. Inclusion criteria were one of: PC diagnosed in the past 12 months; started ADT within the past 6 months; or plan to start ADT in the next month. Weight, waist and hip circumference, handgrip strength and get-up-and-go time were recorded at baseline and 1 year. Change in measurements were adjusted for age, education, race, tobacco and alcohol use, baseline cardiovascular disease and renal function. Participants were followed for a median 3 years from enrolment to document adverse CV outcomes associated with adiposity: myocardial infarction, angina, stroke, cerebrovascular disease, peripheral arterial disease, arterial revascularization, heart failure, venous thromboembolism and atrial fibrillation. The relationship between baseline physical measures and outcomes was evaluated by Cox proportional hazards models adjusted for age, diabetes, hypertension, total cholesterol, tobacco use and physical activity levels. Results Changes in physical measures are displayed in Table. ADT recipients gained 5x more weight than non-recipients. Weight gain was distributed evenly between waist and hips, resulting in no difference in waist:hip ratio. Muscle strength decreased in both groups but with 43% larger decrease among ADT recipients. The ratio of strength to body weight fell twice as much in ADT recipients as non-recipients. Gait speed slowed by 13% after 12 months’ ADT. We observed 144 adverse CV events. There was a continuous relationship between handgrip strength and CV events. Each quartile reduction in strength was associated with adjusted hazard ratio (95% CI) 1.24 (1.01-1.52). There was no detectable association between other physical measures and CV events. Conclusion ADT use is associated with increased adiposity and reduced muscle strength. Low muscle strength, reflected by low handgrip strength is a better predictor of adverse CV outcomes than increased adiposity. These findings may explain help the association between ADT use and adverse CV outcomes.Table

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,231 · 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'admission2
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