Avastin, Sutent and Votrient induced cardiotoxicity Study (ASICS): Early detection of Bevacizumab and Sunitinib mediated cardiotoxicity in cancer patients:
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a significant health concern in Canada, where it is expected that approximately 2 in 5 Canadians will develop cancer during their lifetime. Although current anti-cancer therapies may be effective in leading remission in cancer patients, it has been shown that conventional chemotherapeutic drugs, including Doxorubicin (DOX), are associated with an increased risk of cardiotoxicity. As new anti-cancer drugs including Bevacizumab (BVZ) and Sunitinib (SNT) are introduced, we must seek to develop cardiac safety profiles for these drugs. Cardiac dysfunction in cancer patients is typically monitored using non-invasive cardiac imaging to assess left ventricular ejection fraction (LVEF). Unfortunately, once a reduced LVEF has been identified, irreversible cardiac injury may have already occurred. In an effort to recognize cardiotoxic side effects before a reduction in traditional LVEF parameters, early indices of LV systolic dysfunction that include cardiac biomarkers, tissue velocity imaging (TVI), and strain imaging have been evaluated in the breast cancer setting. It is yet to be determined, however, whether these same non-invasive indicators can accurately detect early manifestations of cardiotoxicity in colorectal and renal cell cancer patients treated with BVZ or SNT when conventional LVEF parameters remains normal. The objective of this clinical research study is to evaluate whether early indices of cardiotoxicity can be detected before LVEF is reduced in colorectal and renal cell cancer patients treated with BVZ or SNT. In a study population of 30 individuals with either colorectal or renal cell cancer, we will examine serial cardiac biomarkers and novel echocardiographic techniques for the early identification of cardiotoxicity. If these markers are found to be accurate predictors of cardiotoxicity, future applications may enable the prevention of irreversible cardiac damage in cancer patients treated with BVZ or SNT. Proposed preventative measures may include: i) modifying the dosage of chemotherapeutic agents (specifically BVZ and SNT); and/or ii) prophylactic administration of cardioprotective agents.
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 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) | 0,001 | 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 ».