Development and Validation of Risk Prediction Models for Coronary Heart Disease and Heart Failure After Treatment for Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Previous efforts to predict absolute risk of treatment-related cardiovascular diseases (CVDs) have mostly focused on childhood cancer survivors. We aimed to develop prediction models for risk of coronary heart disease (CHD) and heart failure (HF) for survivors of adolescent/adult Hodgkin lymphoma (HL). METHODS: For model development, we used a multicenter cohort including 1,433 5-year HL survivors treated between 1965 and 2000 and age 18-50 years at HL diagnosis, with complete data on administered chemotherapy regimens, radiotherapy volumes and doses, and cardiovascular follow-up. Using cause-specific hazard models, covariate-adjusted cumulative incidences for CHD and HF were estimated in the presence of competing risks of death because of other causes than CHD and HF. Age at HL diagnosis, sex, smoking status, radiotherapy, and anthracycline treatment were included as predictors. External validation for the CHD model was performed using a Canadian cohort of 708 HL survivors treated between 1988 and 2004 and age 18-50 years at HL diagnosis. RESULTS: After a median follow-up of 24 years, 341 survivors had developed CHD and 102 had HF. We were able to predict CHD and HF risk at 20 and 30 years after treatment with moderate to good overall calibration and moderate discrimination (areas under the curve: 0.68-0.74), which was confirmed by external validation for the CHD model (areas under the curve: 0.73-0.74). On the basis of our model including prescribed mediastinal radiation dose, 30-year risks ranged from 4% to 78% for CHD and 3% to 46% for HF, depending on risk factors. CONCLUSION: We developed and validated prediction models for CHD and HF with good overall calibration and moderate discrimination. These models can be used to identify HL survivors who might benefit from targeted screening for CVD and early treatment for CVD risk factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».