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Enregistrement W4412805870 · doi:10.1093/eurheartjsupp/suaf083.007

Mechanisms of reduced exercise capacity in breast cancer survivors compared to patients with HFpEF and controls: insights from comprehensive cardiopulmonary exercise testing

2025· article· en· W4412805870 sur OpenAlexaff
Isabela Landsteiner, Stephen Foulkes, Julie A. Campain, Gregory D. Lewis, Mark J. Haykowsky

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerCancerPhysical therapyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The risk of heart failure with reduced ejection fraction in breast cancer survivors (BCS) has been well characterized. Emerging evidence suggests BCS may also be at an increased risk of heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF). Exercise intolerance – quantified objectively as reduced peak oxygen uptake (VO2) – is a cardinal manifestation of HFpEF and is also commonly reported by BCS. However, the mechanisms contributing to reduced peak VO2 in BCS with preserved left-ventricular ejection fraction (LVEF), and phenotypic overlap with HFpEF, have not been definitively established. Purpose To compare variables measured during cardiopulmonary exercise testing with invasive hemodynamic monitoring (iCPET) among BCS, non-cancer controls (CON), and HFpEF patients referred for exertional dyspnea evaluation. Methods We investigated consecutive female BCS (n=33, 67±9 years old, BMI: 26.9±6.1 kg/m2) who underwent iCPET (10.3±6.2 years post-diagnosis) at a single institution and performed 1:1 propensity-matching on the basis of age, sex, BMI, and presence of hypertension, to patients with confirmed HFpEF (n=33; 66±12 yrs old, BMI: 26.5±5.1 kg/m2), and CON (n=33; 65±9 yrs old, BMI: 27.9±5.0 kg/m2). Maximal upright iCPET with right-heart and radial arterial catheters was performed on an upright cycle ergometer to quantify arterio-venous oxygen content difference (Ca-vO2diff), pulmonary capillary wedge pressure (PCWP), Fick cardiac output (CO), stroke volume (SV), and diffusive muscle O2 conductance (DmO2). Radionuclide ventriculography was used to assess LVEF. Results Relative to CON, both BCS and HFpEF patients had markedly reduced peak VO2 (Fig 1) with a similar degree of impairment between BCS and HFpEF. The lower peak VO2 in BCS and HFpEF was related to comparable deficits in peak exercise oxygen delivery vs CON (Fig 2). In BCS compared to CON, the lower CO was primarily driven by a lower maximal HR (Fig 1E), while in HFpEF this was more-so a result of lower SV (Fig 1F). Peak exercise Ca-vO2diff was similar between all three groups (Fig 1C) but given the increased transit time stemming from lower CO, DmO2 was also impaired in BCS and HFpEF (Fig 2). Compared to CON (1.0±0.4 mmHg/L/min) and HFpEF (3.2±2.0 mmHg/L/min), BCS showed a trend for an intermediate PCWP/CO slope (2.0±2.1 mmHg/L/min; P=0.056 vs CON; P<0.021 vs HFpEF). Seventeen BCS (52%) met diagnostic criteria for HFpEF (supine resting PCWP ≥15 mmHg and/or PCWP/CO slope values >2.0 mmHg/L/min). Conclusions BCS with preserved LVEF can present with marked exercise intolerance, secondary to impairments in central (impaired CO and O2 delivery, increased PCWP at rest and/or exercise) and peripheral factors (reduced DmO2) that show significant overlap with HFpEF pathophysiology. This highlights the importance of considering HFpEF as a cause of exercise intolerance in BCS and the utility of exercise assessments such as iCPET in the evaluation of these patients.

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)0,000
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 enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2025
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