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Enregistrement W4411282793 · doi:10.3390/curroncol32060351

Renal Function Deterioration in Postoperative (Adjuvant) Chemotherapy for Colon Cancer—Real-Life Data

2025· article· en· W4411282793 sur OpenAlexvenueno aff
Aleksandra Gładyś, Sylwia Kozak, Aleksander Owczarek, Ewa Cedrych, Zofia I Niemir, Stanisław Łącki-Zynzeling, Anna Chudek, Izolda Mrochen-Domin, Iwona Gisterek, Jerzy Chudek

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Society for Medical Oncology
Mots-clésMedicineColorectal cancerAdjuvant chemotherapyRenal functionAdjuvantFunction (biology)CancerInternal medicineOncologyBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The knowledge concerning mild-to-moderate renal toxicity of adjuvant chemotherapy (CTH) in colon cancer patients is scarce. We retrospectively evaluated changes in the estimated glomerular filtration rate (eGFR) after three months of adjuvant treatment and the overall renal risk of the 6-month regimen in 145 patients who completed three months of therapy at three oncological centers. A decrease in eGFR of at least 1.5 mL/min/1.73 m2 after three months and 3.0 mL/min/1.73 m2 after six months was considered relevant in terms of kidney-related cardiovascular risk. Out of 114 patients who completed a 6-month regimen, kidney function deterioration occurred in 62 (54.4%) after 3 months and in 54 (47.4%) after 6 months. Age ≥ 70 years (RR = 2.66; 95% CI: 1.15–6.16) and diabetes (RR = 2.52; 95% CI: 0.98–6.45) were risk factors for kidney outcomes during the first three months of CTH. However, renal function decline during the first three months did not increase the risk of further deterioration on CTH continuation. In conclusion, older age and diabetes are factors increasing the risk of renal function deterioration during adjuvant CTH in colon cancer patients without preexisting chronic kidney disease. However, the decline during the first three months does not allow for predicting further changes under continued adjuvant therapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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