The Prevalence of 5-Fluorouracil and Capecitabine Cardiotoxicity: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The incidence of cardiotoxicity events in patients who use 5-fluorouracil (5-FU) and capecitabine monotherapy remains unclear since previous studies reported the prevalence in patients who used combination regimens. We aimed to systematically review and meta-analyze the incidence of cardiotoxicity in fluorouracil and capecitabine monotherapy users. Methods: The study protocol was registered with PROSPERO (CRD42023441627). Systematic searches were conducted in five databases (CINAHL, OpenGrey, PubMed, ScienceDirect, and Scopus). The Cochrane Risk-of-Bias tool and the Risk Of Bias In Non-randomized Studies were used to evaluate the risk of bias. Pooled prevalence and 95% confidence interval (CI) were calculated using the DerSimonian-Laird random effect models. The funnel plot was used to assess the publication bias. Results: Eighty studies were included. There were 24 randomized controlled trials (RCTs) with low to high risk of bias and 56 non-RCTs with critical risk of bias. The pooled prevalence of cardiotoxicity from 5-FU was 3.5% (95% CI: 2.7 - 4.2; P < 0.001; I2 = 73.86%). The pooled prevalence of cardiotoxicity in capecitabine users was 2.8% (95% CI: 1.6 - 4.0; P < 0.001; I2 = 72.62%). Conclusions: The prevalence of cardiotoxicity from 5-FU and capecitabine was classified as common. Cardiotoxicity may have not been associated with the cumulative dose of 5-FU or capecitabine.
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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 | 0,022 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».