Meta-analysis and predictors of cancer therapy-related right ventricular dysfunction: insights from FAC measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cancer therapy-related right ventricular toxicity (CTR-RVT) is an emerging concept referring to structural and functional changes in the right ventricle (RV) that may develop as a consequence of chemotherapy. Anthracyclines, widely used in the treatment of breast cancer, have been implicated in myocardial injury, however, the relationship between cumulative drug exposure and the severity of RV dysfunction has not been clearly established. Current evidence suggests that CTR-RVT may manifest as reduced RV systolic function, alterations in RV-pulmonary coupling, and an increased risk of pulmonary hypertension. However, there is no consensus regarding standardized diagnostic criteria, the threshold dose for toxicity, or the clinical significance of these changes. Purpose This study aimed to systematically review and meta-analyze RV echocardiographic parameters in patients undergoing chemotherapy for breast cancer subgroup, with an emphasis on identifying clinical predictors of RV dysfunction through mixed-effects meta-regression. Methods A systematic search was conducted in PubMed, Embase, and Cochrane for studies evaluating RV parameters during cancer therapy. Statistical analyses were performed using R statistical software. Pooled mean differences (MD) were estimated using a random-effects model, with a significance level of 0.05. A mixed-effects meta-regression model, employing the restricted maximum likelihood (REML) estimator, was used to assess the role of age, anthracycline dose per kilogram, and follow-up duration as effect modifiers of RV dysfunction. Results In the breast cancer subgroup (Fig. 1), 12 studies were analyzed, comprising a total of 626 patients. The pooled MD in fractional area change (FAC) before and after cancer therapy was -3.33 (95% CI: -5.06 to -1.60), indicating a significant reduction in RV function following treatment with a high heterogeneity (I2=83%; p<0.0001). However, meta-regression analysis identified anthracycline dose per kilogram (β=−0.0349, SE = 0.0094, p=0.0002), follow-up duration (β=0.5743, SE = 0.2293, p=0.0122), and patient age (β=−0.3365, SE = 0.1457, p=0.0209) as significant effect modifiers (QM =33.6338, p <0.0001). These moderators accounted for a high proportion of the heterogeneity (R2 = 99%), suggesting that they effectively explain most of the variability in the model (as demonstrated by the simulation tool in Fig. 2), with minimal residual heterogeneity (τ2 = 0.0865, I2 = 6.83%). Conclusion The meta-regression analysis conducted demonstrated that patients’ age, treatment duration, and anthracycline dose are statistically significant effect modifiers, accounting for most of the heterogeneity observed in the present study. Further research is necessary to elucidate the mechanisms underlying CTR-RVT, integrate early markers with clinical risk factors, and refine predictive models to address the cardiotoxic effects of chemotherapy.Forest plot of FAC in Cancer Therapy FAC Calculator
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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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».