Long term survivors of childhood brain cancer have an increased risk for cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cranial irradiation for children with brain tumors frequently leads to neuroendocrine deficiencies. In this controlled study, the authors investigated risk factors for cardiovascular disease (CVD) for long term survivors of childhood brain cancer. They also tested whether the presence of these risk factors was related to endocrine status. METHODS: In 26 survivors of childhood brain cancer (mean age, 25.8 years; mean posttreatment interval, 16 years) and 29 healthy controls (mean age, 27.7 years), the blood pressure, smoking habits, body mass index (BMI), and waist/hip (W/H) ratio were determined. Lipids and lipoproteins were measured and endocrine function was assessed. Carotid intima-media thickness (IMT) measurements were performed by high resolution ultrasonography. RESULTS: In the survivors of childhood brain cancer, systolic blood pressure and W/H ratio were elevated compared with controls. The cholesterol/high density lipoprotein ratio (4.7 +/- 1.7 vs. 3.4 +/- 0.8 mmol/L, P = 0.0005), low density lipoprotein cholesterol level (3.3 +/- 0.9 vs. 2.8 +/- 0.6 mmol/L, P = 0.027), and apolipoprotein B level (P = 0.001) were higher in survivors of childhood brain cancer, whereas HDL cholesterol was lower (P = 0.005). The IMT was increased in the survivor group, but only in the carotid bulb (0.63 mm +/- 1.6 vs. 0.53 mm +/- 1.1, P = 0.02), not in the internal or common carotid artery. In the absolute growth hormone deficient (GHD) population (n = 9), LDL cholesterol and apolipoprotein B levels were elevated and the W/H ratio was particularly increased compared with the other survivors of childhood brain cancer. CONCLUSIONS: For long term survivors of brain cancer, the risk for CVD is strongly increased due to dyslipidemia, central obesity, and elevated systolic blood pressure, particularly for those with GHD. The first effects of this increased risk for CVD were observed in the carotic bulb, as assessed by IMT measurements. Efforts should be directed at CVD prevention by risk factor control
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».