Predicting Chronic Kidney Disease After Cisplatin Treatment Using Population-Level Data
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Cisplatin is a widely used treatment for cancer that can permanently damage the kidneys. Treatment modifications and other strategies may prevent chronic kidney disease (CKD) in patients at risk; however, the incidence and predictability of CKD following cisplatin treatment remain poorly understood. Objective: To characterize the incidence of CKD after cisplatin treatment and evaluate prediction models. Design, Setting, and Participants: In this population-based prognostic study, prediction models were developed based on a retrospective cohort study of patients who received cisplatin chemotherapy for nonhematologic cancer in an outpatient setting between July 1, 2014, and June 30, 2017. Models were tested on a temporal-test cohort of patients from Ontario, Canada, who started treatment between July 1, 2017, and June 30, 2020, and an external-test cohort of patients from a single center in the United States. Data were analyzed from May 1, 2021 to May 7, 2025. Exposures: Predictive features included demographics, cancer diagnosis, cisplatin dose and schedule, comorbidities, laboratory testing, and patient-reported symptoms. Main Outcomes and Measures: The outcomes were CKD (estimated glomerular filtration rate [eGFR] <60 mL/min/1.73 m2) and the eGFR after cisplatin treatment. Measures included the area under the receiver operating characteristic curve and the mean absolute error (MAE). Results: The population-level cohort included 9521 patients (median age, 63 years [IQR, 56-70 years]; 4841 men [50.8%]). Among the 9010 patients without pretreatment CKD, 1228 (13.6%) developed CKD, 81 (0.9%) developed grade 4 or worse CKD, and 16 (0.18%) required dialysis. The eGFR decreased by a mean of 8.1 mL/min/1.73 m2 (95% CI, 7.8-8.4 mL/min/1.73 m2). A simple spline-based regression model based solely on the pretreatment eGFR predicted posttreatment CKD in the temporal-test cohort (area under the curve, 0.80 [95% CI, 0.78-0.82]) and the external-test cohort (area under the curve, 0.73 [95% CI, 0.66-0.78]). Similarly, the posttreatment eGFR was predicted by a spline regression based solely on the pretreatment eGFR (temporal-test MAE, 12.6 mL/min/1.73 m2 [95% CI, 12.3-13.0 mL/min/1.73 m2]; external-test MAE, 14.3 mL/min/1.73 m2 [95% CI, 13.2-15.5 mL/min/1.73 m2]). Complex machine learning systems incorporating all features failed to improve predictions over the univariable models. Conclusions and Relevance: This study found that cisplatin treatment was followed by a predictable decrease in the eGFR, placing patients with a lower baseline eGFR at the highest risk of CKD. A simple model based on the pretreatment eGFR predicts CKD risk and could guide clinical decision-making.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».