CKD Prevalence, Patterns of Treatment, and Outcomes in Patients with Cancer: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic kidney disease (CKD) may impede optimal cancer treatment and result in worse outcomes. There are limited data to assess receipt of systemic therapy, radiation therapy, and palliative care in patients with cancer and CKD. Methods: We conducted a population-based cohort study of all patients (≥18 years old) with a new cancer diagnosis in Ontario, Canada (2007-2015). We categorized patients according to CKD status at cancer diagnosis [estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥60 (referent group), 45-59, 30-44, 15-29, <15 mL/min/1.73m2, dialysis and transplant recipients]. We used multivariable Fine and Gray proportional hazards models to assess overall survival, receipt of systemic therapy, radiation and palliative care (6-months prior to death) in the 5 most common solid cancers (bladder, breast, colon, prostate, lung) and kidney cancer. Results: We identified 128,489 patients with a new cancer diagnosis, of whom 16% had pre-existing CKD (eGFR <60 mL/min/1.73m2). Patients with the 6 cancers of interest accounted for 73% (93,751). Kidney function at cancer diagnosis was associated with (progressively) worse overall survival in CKD stages 3a-5, dialysis, and transplant recipients (Figure a). Increasing CKD stage was associated with significantly reduced receipt of all treatment modalities [systemic therapy, radiation and palliative care (Figure b-d)]. Patients receiving dialysis had 2-fold increased mortality in bladder, breast and colon cancers, and 3-fold mortality in kidney cancers.Figure -: Adjusted HR by CKD StatusConclusions: In patients with cancer, CKD is associated with reduced exposure to systemic, radiation and palliative treatments and worse overall survival. Strategies to improve cancer care in the CKD population are needed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».