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Enregistrement W4412806026 · doi:10.1093/eurheartjsupp/suaf083.041

Sex differences in cardiovascular complications after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation

2025· article· en· W4412806026 sur OpenAlexaff
Terezinha Valim Oliver Gonçalves, B. Sibilia, Lue Ping Zhao, Mathilde Baudet, Solenn Toupin, Madhu Singh, Aliénor Xhaard, Régis Peffault de Latour, Damien Logeart, Alain Cohen Solal, J G Dillinger, P. Henry, Théo Pezel, Marie Robin

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal Supplements · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStem cellTransplantationHematopoietic stem cell transplantationHaematopoiesisImmunologyHematopoietic cellInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (AHSCT) represents a major therapeutic challenge in the treatment of hematologic malignancies. However, the conditioning regimens, including chemotherapy and radiotherapy, are associated with both short- and long-term cardiotoxicity, increasing the risk of major adverse cardiovascular events (MACE). While sex-based differences in cardiovascular disease (CVD) have been extensively documented in the general population, their impact on AHSCT outcomes and the development of subsequent CVD remains poorly known. Purpose To study sex differences in AHSCT outcomes and identify predictors of MACE by sex in a large cohort of AHSCT patients. Methods Between 2011 and 2020, we conducted a retrospective, single-centre longitudinal cohort study including all consecutive patients with hematologic malignancies undergoing AHSCT. The primary composite outcome was MACE, including cardiovascular death, heart failure (HF), rhythm/conduction disorders, acute arterial events, venous thromboembolism (VTE), and myopericarditis. A propensity score matching was performed to balance characteristics between males and females. Predictors of MACE were analysed using Cox proportional hazards regression and Fine-and-Gray subdistribution hazard models. Results In the propensity-score matched population (N=786 patients, 50% males and 50% females, mean age 44±16 years), 30% patients experienced MACE after a median (IQR) follow-up of 4 (1-7) years. The cumulative incidence of early MACE (≤100 days) was similar between men and women (12.6% versus 13.8%, p=0.67), with the primary causes being HF and supraventricular arrhythmia in men, and HF and pericardial disease in women. At 4 years, the cumulative incidence of late MACE remained comparable between men and women (17.3% vs. 18.1%, p=0.91), with HF, VTE, and pericardial disease as the predominant causes. Among men, the following variables were identified as significant predictors of early MACE: history of hypertension (HR: 2.16; 95% CI: 1.07–4.33; p=0.031), smoking status (HR: 1.90; 95% CI: 1.08–3.35; p=0.026), history of supraventricular arrhythmia (HR: 3.43; 95% CI: 1.07–11.0; p=0.039), history of cancer-therapy related cardiac dysfunction (HR: 5.51; 95% CI: 2.18–13.9; p<0.001), previous use of liposomal anthracyclines (HR: 2.83; 95% CI: 1.02–7.89; p=0.046), age (HR: 1.02; 95% CI: 1.00–1.04; p=0.022), and haploidentical donor transplant (HR: 3.18; 95% CI: 1.40–7.22; p=0.006). In women, predictors of early MACE included history of hypertension (HR: 2.34; 95% CI: 1.23–4.45; p=0.009), history of HF (HR: 3.70; 95% CI: 1.34–10.3; p=0.012), and left ventricular ejection fraction (HR: 0.96; 95% CI: 0.92–1.00; p=0.039). Conclusion After propensity score matching, the risk of early and late MACE was similar between men and women following AHSCT. However, sex-specific differences in predictors may suggest the need for sex-specific risk stratification prior to AHSCT.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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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