Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Công thức gần đây được đề xuất để ước lượng tỷ lệ lọc cầu thận cải thiện dự đoán độ thanh thải carboplatin
Tóm tắt
Trong khi liều carboplatin chủ yếu được cá nhân hóa theo phương trình Calvert dựa trên tỷ lệ lọc cầu thận ước lượng (eGFR), vẫn còn nhiều điều chưa chắc chắn về công thức tốt nhất để dự đoán GFR. Kể từ khi Janowitz và cộng sự gần đây đề xuất một phương trình mới để dự đoán GFR ở bệnh nhân ung thư, chúng tôi đã đặt mục tiêu so sánh phương trình này với các công thức khác dự đoán độ thanh thải carboplatin (carboCL). Độ thanh thải carboplatin thực tế của 491 bệnh nhân đã được so sánh với độ thanh thải carboplatin dự đoán theo công thức Calvert bằng cách sử dụng một số phương trình để dự đoán GFR (Janowitz, Cockcroft–Gault, MDRD, CKD-EPI, CKD-EPI với cystatin C (CKD-EPI-cysC)); và theo hai phương trình khác trực tiếp dự đoán độ thanh thải carboCL (Chatelut và Thomas). Các công thức được so sánh dựa trên Sai số Tỷ lệ Trung bình (MPE), Sai số Tỷ lệ Tuyệt đối Trung bình (MAPE) và tỷ lệ bệnh nhân có sai số dự đoán lớn hơn 20% (P20). MPE, MAPE và P20 lần lượt nằm trong các khoảng − 5,2 đến + 5,9%; 14,0–21,2% và 23–46%. MAPE và P20 của Calvert-CKD-EPI-cysC là thấp nhất. Hiệu suất của Calvert-CKD-EPI tốt hơn so với các công thức dựa vào creatinine khác mặc dù không khác biệt đáng kể so với công thức Calvert–Janowitz. Trong số các công thức chỉ dựa vào creatinine, Calvert-CKD-EPI và Calvert–Janowitz ít bị ảnh hưởng nhất bởi các đặc điểm của bệnh nhân. Trong khi CysC cải thiện dự đoán độ thanh thải carboplatin, phương trình Calvert-CKD-EPI có vẻ là công thức dựa vào creatinine thích hợp nhất để dự đoán đồng nhất độ thanh thải carboplatin ở tất cả các nhóm bệnh nhân.
Từ khóa
#carboplatin #độ thanh thải #tỷ lệ lọc cầu thận #phương trình Calvert #Janowitz #CKD-EPI #cystatin CTài liệu tham khảo
Calvert AH, Newell DR, Gumbrell LA, O’Reilly S, Burnell M, Boxall FE et al (1989) Carboplatin dosage: prospective evaluation of a simple formula based on renal function. J Clin Oncol 7:1748–1756. https://doi.org/10.1200/JCO.1989.7.11.1748
Cockcroft DW, Gault MH (1976) Prediction of creatinine clearance from serum creatinine. Nephron 16:31–41. https://doi.org/10.1159/000180580
Levey AS, Bosch JP, Lewis JB, Greene T, Rogers N, Roth D (1999) A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine: a new prediction equation. Modification of Diet in Renal Disease Study Group. Ann Intern Med 130:461–470
Levey AS, Stevens LA, Schmid CH, Zhang YL, Castro AF, Feldman HI et al (2009) A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann Intern Med 150:604–612
Akbari A, Clase CM, Acott P, Battistella M, Bello A, Feltmate P et al (2015) Canadian society of nephrology commentary on the KDIGO clinical practice guideline for CKD evaluation and management. Am J Kidney Dis 65:177–205. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2014.10.013
Janowitz T, Williams EH, Marshall A, Ainsworth N, Thomas PB, Sammut SJ et al (2017) New model for estimating glomerular filtration rate in patients with cancer. J Clin Oncol 35:2798–2805. https://doi.org/10.1200/JCO.2017.72.7578
Schmitt A, Gladieff L, Lansiaux A, Bobin-Dubigeon C, Etienne-Grimaldi M-C, Boisdron-Celle M et al (2009) A universal formula based on cystatin C to perform individual dosing of carboplatin in normal weight, underweight, and obese patients. Clin Cancer Res 15:3633–3639. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-09-0017
Thomas F, Séronie-Vivien S, Gladieff L, Dalenc F, Durrand V, Malard L et al (2005) Cystatin C as a new covariate to predict renal elimination of drugs: application to carboplatin. Clin Pharmacokinet 44:1305–1316. https://doi.org/10.2165/00003088-200544120-00009
Moeung S, Chevreau C, Broutin S, Guitton J, Lelièvre B, Ciccolini J et al (2017) Therapeutic drug monitoring of carboplatin in high-dose protocol (TI-CE) for advanced germ cell tumors: pharmacokinetic results of a phase II multicenter study. Clin Cancer Res 23:7171–7179. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-17-1344
Chatelut E, Pivot X, Otto J, Chevreau C, Thyss A, Renée N et al (1990) A limited sampling strategy for determining carboplatin AUC and monitoring drug dosage. Eur J Cancer Oxf Engl 2000(36):264–269
LeRoy AF, Wehling ML, Sponseller HL, Friauf WS, Solomon RE, Dedrick RL et al (1977) Analysis of platinum in biological materials by flameless atomic absorption spectrophotometry. Biochem Med 18:184–191
Beal SL, Sheiner LB (1982) Estimating population kinetics. Crit Rev Biomed Eng 8:195–222
Inker LA, Schmid CH, Tighiouart H, Eckfeldt JH, Feldman HI, Greene T et al (2012) Estimating glomerular filtration rate from serum creatinine and cystatin C. N Engl J Med 367:20–29. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1114248
Chatelut E, Canal P, Brunner V, Chevreau C, Pujol A, Boneu A et al (1995) Prediction of carboplatin clearance from standard morphological and biological patient characteristics. J Natl Cancer Inst 87:573–580
Bénézet S, Guimbaud R, Chatelut E, Chevreau C, Bugat R, Canal P (1997) How to predict carboplatin clearance from standard morphological and biological characteristics in obese patients. Ann Oncol 8:607–609
Stevens LA, Zhang Y, Schmid CH (2008) Evaluating the performance of equations for estimating glomerular filtration rate. J Nephrol 21:797–807
WHO Expert Consultation (2004) Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. Lancet Lond Engl 363:157–163. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(03)15268-3
Levey AS, Coresh J (2012) Chronic kidney disease. Lancet Lond Engl 379:165–180. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(11)60178-5
Tukey JW (1977) Exploratory data analysis. Addison-Wesley Publishing Company, Reading, PA
Benjamini Y, Hochberg Y (1995) Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Stat Soc Ser B Methodol 57:289–300
R Core Team (2019) R : a language and environment for statistical computing. Release 3.6.0. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, http://www.R-project.org
Stata Corp (2017) Stata statistical software: release 15. StataCorp LLC, College Station
Blankenship P, Waddell JA (2013) Survey of carboplatin dosing strategies in oncology practices. J Am Pharm Assoc JAPhA 53:420–422. https://doi.org/10.1331/JAPhA.2013.12053
Ekhart C, Rodenhuis S, Schellens JHM, Beijnen JH, Huitema ADR (2009) Carboplatin dosing in overweight and obese patients with normal renal function, does weight matter? Cancer Chemother Pharmacol 64:115–122. https://doi.org/10.1007/s00280-008-0856-x
Ekhart C, de Jonge ME, Huitema ADR, Schellens JHM, Rodenhuis S, Beijnen JH (2006) Flat dosing of carboplatin is justified in adult patients with normal renal function. Clin Cancer Res 12:6502–6508. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-05-1076
Newman DJ (2002) Cystatin C. Ann Clin Biochem 39:89–104. https://doi.org/10.1258/0004563021901847
Inker LA, Wyatt C, Creamer R, Hellinger J, Hotta M, Leppo M et al (1999) Performance of creatinine and cystatin C GFR estimating equations in an HIV-positive population on antiretrovirals. J Acquir Immune Defic Syndr 2012(61):302–309. https://doi.org/10.1097/QAI.0b013e31826a6c4f
Craig AJ, Samol J, Heenan SD, Irwin AG, Britten A (2012) Overestimation of carboplatin doses is avoided by radionuclide GFR measurement. Br J Cancer 107:1310–1316. https://doi.org/10.1038/bjc.2012.393
Cathomas R, Klingbiel D, Geldart TR, Mead GM, Ellis S, Wheater M et al (2014) Relevant risk of carboplatin underdosing in cancer patients with normal renal function using estimated GFR: lessons from a stage I seminoma cohort. Ann Oncol 25:1591–1597. https://doi.org/10.1093/annonc/mdu129
Nelson WK, Formica RN, Cooper DL, Schwartz PE, Rutherford TJ (2012) An analysis of measured and estimated creatinine clearance rates in normal weight, overweight, and obese patients with gynecologic cancers. J Oncol Pharm Pract 18:323–332. https://doi.org/10.1177/1078155211435714
Verhave JC, Fesler P, Ribstein J, du Cailar G, Mimran A (2005) Estimation of renal function in subjects with normal serum creatinine levels: influence of age and body mass index. Am J Kidney Dis 46:233–241. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2005.05.011
Fan L, Inker LA, Rossert J, Froissart M, Rossing P, Mauer M et al (2014) Glomerular filtration rate estimation using cystatin C alone or combined with creatinine as a confirmatory test. Nephrol Dial Transplant 29:1195–1203. https://doi.org/10.1093/ndt/gft509
Chew-Harris JSC, Chin PKL, Florkowski CM, George P, Endre Z (2015) Removal of body surface area normalisation improves raw-measured glomerular filtration rate estimation by the chronic kidney disease epidemiology collaboration equation and drug dosing in the obese. Intern Med J 45:766–773. https://doi.org/10.1111/imj.12791