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Enregistrement W4408594929 · doi:10.1016/j.jcmg.2024.12.010

Phenotypes of Myocardial Dysfunction on Serial Echocardiography and CMR in Women With Early-Stage Breast Cancer

2025· article· en· W4408594929 sur OpenAlexafffund
Flora Huang, Kate Rankin, Maala Sooriyakanthan, Marisa Signorile, Chun‐Po Steve Fan, Babitha Thampinathan, Thomas H. Marwick, Nichanan Osataphan, Christopher Yu, Christine Koch, Eitan Amir, Kate Hanneman, Husam Abdel‐Qadir, Bernd J. Wintersperger, Paaladinesh Thavendiranathan

Notice bibliographique

RevueJACC. Cardiovascular imaging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensWomen's College HospitalToronto General HospitalPrincess Margaret Cancer CentreTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésStage (stratigraphy)Breast cancerMedicineInternal medicineOncologyCardiologyCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding phenotypic variations in left ventricular (LV) dysfunction during cancer therapy may allow for tailored surveillance and prevention. OBJECTIVES: This study sought to determine LV dysfunction phenotypes during cancer therapy and their interrelated-ness and association with cancer therapy-related cardiac dysfunction (CTRCD), myocardial tissue changes, and blood biomarkers. METHODS: This is a secondary analysis of the EMBRACE-MRI (Evaluation of Myocardial Changes During BReast Adenocarcinoma Therapy to Detect Cardiotoxicity Earlier With MRI) study in which women with early-stage HER2+ breast cancer were recruited prospectively. High-sensitivity troponin I, B-type natriuretic peptide, and echocardiography were obtained pre-anthracycline and every 3 months with measurement of systolic and diastolic function and left atrial reservoir strain (LARS). Cardiac magnetic resonance (CMR) was performed at baseline and follow-ups with quantification of myocardial T1, T2, and extracellular volume (ECV). Diastolic dysfunction (DD) was graded using American Society of Echocardiography guidelines ("conventional") and regraded by replacing left atrial volume with LARS <24% ("modified"). Relative reduction in global longitudinal strain (GLS) >15% was considered "worsening GLS," and CTRCD was defined using CMR-derived left ventricular ejection fraction. RESULTS: Among 136 women (age 51.1 ± 9.2 years), CTRCD developed in 37 of 136 (27%) and worsening GLS in 53 of 126 (42%) with analyzable studies. Incident DD occurred in 25 (19.4%) of 129 and 19 (14.4%) of 132 patients by conventional and modified grading, respectively. Using LARS improved the ability to classify DD. Transition state analysis demonstrated that the first abnormal state during cancer therapy could be worsening GLS, DD, CTRCD, or a combination. A greater proportion of patients who first transition to DD vs worsening GLS developed subsequent CTRCD (5 of 8 [63%]) vs 7 of 39 [18%]). Worsening DD was associated with higher odds of subsequent CTRCD (OR: 20.9, 95% CI: 3.4-129.5) vs worsening GLS (OR: 4.9, 95% CI: 2.6-9.4). DD was significantly associated with radiation dose and ECV but not with blood biomarkers. CONCLUSIONS: Patients receiving breast cancer therapy can develop significant GLS change, DD, or CMR-defined CTRCD that can occur in isolation, concurrently, or sequentially. Development of DD is associated with ECV and higher risk for subsequent CTRCD. (Evaluation of Myocardial Changes During BReast Adenocarcinoma Therapy to Detect Cardiotoxicity Earlier With MRI [EMBRACE-MRI]; NCT02306538).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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