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Enregistrement W4410805477 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.10070

Predicting valvular heart disease in adult survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS) and St. Jude Lifetime Cohort (SJLIFE).

2025· article· en· W4410805477 sur OpenAlexaff
Daniel A. Mulrooney, Qi Liu, Farideh Bagherzadeh‐Khiabani, James E. Bates, Suman Shrestha, Gregory T. Armstrong, Louis S. Constine, Kirsten K. Ness, Melissa M. Hudson, Yutaka Yasui, Rebecca M. Howell

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAmerican Lebanese Syrian Associated Charities
Mots-clésMedicineChildhood cancerCohortCancerDiseaseCohort studyPediatricsInternal medicineGerontologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10070 Background: Radiotherapy (RT)-related valvular heart disease (VHD) is an understudied late toxicity of childhood cancer therapy. We aimed to define the risk of VHD with clinical data available at 5 and 20 years from cancer diagnosis. Methods: Mean heart RT doses were estimated for participants of the CCSS and SJLIFE cohorts treated with RT. Two piecewise exponential regression prediction models were developed in the CCSS, from entry into survivorship (5 years post cancer diagnosis) and 20 years post diagnosis (inclusive of age- and lifestyle-acquired risk factors), to assess subsequent risk of developing severe/life-threatening/fatal VHD (≥ grade 3 Common Terminology Criteria for Adverse Events [CTCAE]) by age 50 years. Models were validated among clinically assessed SJLIFE survivors. Results: Among 18,807 CCSS participants [mean age (±standard deviation) at diagnosis = 8.1 (5.8) years and 40 (11.1) at assessment] including 9,998 treated with RT, 164 (0.9%) reported VHD after cohort entry. Of those ≥20 years post diagnosis (n = 16,618) [7.9 (5.8) years at diagnosis; 42.5 (9.6) at assessment] 138 (0.8%) reported VHD. In SJLIFE, 44 (1.0%) of 4,388 survivors, including 2,103 treated with RT, and 35 (1.4%) of 2,423 ≥20-year survivors had VHD (mean ages at diagnosis and assessment: 7.8 [5.7] and 32 [12] years; 7.6 (5.5) and 38.7 (9.2) years, respectively). Prediction performance at age 50 years was good for both models [areas under the receiver operating characteristic curves 0.84 (95% CI 0.79-0.89) and 0.87 (95% CI 0.81-0.91)]. For each 10 Gy of heart RT, the rate of VHD increased approximately 2.5-fold (Table). Acquired risk factors, except glucose intolerance, further increased the risk, marginally for hypertension, significantly (p < 0.05) for obesity (RR 1.7 95% CI 1.0-2.8) and dyslipidemia (RR 2.3 95% CI 1.3-4.0). Conclusions: In the first study to develop validated risk prediction models for VHD in survivors of childhood cancer, mean heart RT dose and acquired factors significantly increased the risk, suggesting opportunities for intervention. Rate ratios (RR) of VHD. From entry into survivorship From 20-year post diagnosis RR (95% CI) RR (95% CI) Mean heart RT dose (per 10 Gy) 2.4 (2.2-2.7) 2.5 (2.2-2.9) Age at diagnosis (years) <5 referent referent 5-9 1.1 (0.6-2.1) 1.2 (0.6-2.5) 10-15 1.1 (0.6-2.1) 1.3 (0.6-2.6) ≥15 1.1 (0.6-2.1) 1.2 (0.6-2.6) Female sex 1.1 (0.8-1.5) 1.3 (0.9-1.9) Race/Ethnicity non-Hispanic White referent referent non-Hispanic Black 1.3 (0.5-2.8) 0.8 (0.2-2.3) Other 1.1 (0.6-1.6) 1.0 (0.6-1.7) Anthracycline dose (mg/m 2 ) None referent referent <100 0.6 0.1-1.6 0.8 (0.2-2.2) 100-249 0.9 0.5-1.4 0.9 (0.5-1.5) ≥250 1.5 1.0-2.2 1.3 (0.8-2.1) Acquired risk factors * Glucose intolerance N/A

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,375 · 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
Publié2025
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