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Enregistrement W4399348782 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e24143

Recommendations for the assessment of glomerular filtration rate in patients with cancer: A position statement and systematic review on behalf of the American Society of Onco-Nephrology (ASON).

2024· article· en· W4399348782 sur OpenAlexaff
Abhijat Kitchlu, Verônica T. Costa e Silva, Shuchi Anand, Jaya Kala, Ala Abudayyeh, Lesley A. Inker, Geoffrey Liu, Nelson Leung, Sandra M. Herrmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Kidney Disease and Diabetes
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal functionPosition statementNephrologyInternal medicineUrologyOncologyFamily medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e24143 Background: Accurate assessment of glomerular filtration rate (GFR) is crucial to guiding drug eligibility, dose-adjusting systemic therapy, and minimizing the risks of both undertreatment and toxicity in patients with cancer. To date, there has been a lack of guidance to standardize approaches to GFR estimation in the cancer population based on the available evidence. We aim to present data on the first systematic review (SR) of GFR estimating equations in patients with cancer. Methods: We conducted a SR on behalf of the American Society of Onco-Nephrology (ASON) on the accuracy of equations to estimate GFR in adult patients with cancer, in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. We required that studies use a reference methodology as comparator involving measured GFR via urinary or plasma clearance of an exogenous filtration marker or carboplatin. Two search strategies focusing on studies using serum creatinine (Cr) and cystatin C (Cys) were developed. Risk of bias and quality assessment was performed for all studies. Results: A total of 39 studies (21,949 patients in total, 19,025 with solid cancers) were included. Studies assessing populations in Europe were most frequent (50%), followed by Asia (27%) and the remaining from Australia/New Zealand and North and South America. Risk of bias and quality assessment allocated 15 studies (38%) as low or very low quality, and 24 (62%) as low-moderate or moderate quality. The most commonly assessed GFR estimating equations included Cockroft-Gault (32 studies), Modification of Diet Renal Disease (MDRD) (24 studies), Chronic Kidney Disese Epidemiology Collaboration Study (CKD-EPI)Cr (22 studies), Wright (13 studies), CKD-EPICys (8 studies), CKD-EPICr-Cys (8 studies), and Jeliffe (8 studies). Given the importance of accurate and timely eGFR assessment and the evidence supporting the performance (i.e., accuracy) of the CKD-EPI incorporating both Cr and Cys, we suggest the use of this equation in patients with cancer (grade 2C). Where Cys is unavailable, CKD-EPICr is the next preferred equation given the supporting data for its performance and widespread availability. Since included studies were moderate quality or lower, the ASON rated the certainty of evidence as low. Also, additional data on clinical outcomes related to the selection of eGFR equations is needed. We suggest measurement of GFR via an exogenous filtration marker in patients with cancer for whom eGFR results in borderline eligibility for therapies or clinical trials (ungraded). Conclusions: Based on the results of this SR, we suggest use of contemporary methods for estimation of GFR (CKD-EPICr-Cys and CKD-EPICr-Cr) and avoidance of older and less accurate formulae such as Cockcroft-Gault.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,205
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,205
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,016
Bibliométrie0,0170,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0090,004
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,412 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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