Body composition analysis using computed tomography image in patients with advanced lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the importance of muscle wasting in lung cancer, body composition in this disease has been mostly assessed using methods that do not allow differentiation between muscle and other tissues. Aim: To compare body composition of patients with lung cancer (1-year survivors versus 1-year non-survivors) using computed tomography (CT scan) image analysis at diagnosis and at the end of follow-up (at 1 year or at death). Method: 39 patients newly diagnosed with advanced lung cancer who had a thoraco-abdominal CT-scan were recruited and separated in two groups according to whether they were alive at one year or not. Following the collection of clinical data, we quantified muscle, visceral fat and subcutaneous fat areas from a single abdominal cross-sectional image at the level of the third lumbar vertebra. Sarcopenia was assessed using CT-based criteria and defined as having a muscle area ≤ 55 cm²/m² for men and ≤ 39 cm²/m² for women. Results: CT scans from 17 males/22 females with advanced lung cancer and a mean age of 64 ±9 years and a body mass index of 26 ±4 Kg/m² were analysed. The one-year survival rate was 51%. At diagnosis, average muscle, visceral fat and subcutaneous fat areas were 141 ±67 cm², 134 ±96 cm² and 141 ±67 cm² respectively. Overall, 28% of patients were sarcopenic at diagnosis but the prevalence tend to be higher in the non-survivors compared to survivors, 37% vs 20% respectively. During the one-year follow-up, the rate of sarcopenia rised in both groups but stayed higher in the non-survivors, 58% vs 40% respectively. Conclusion: Sarcopenia was prevalent in patients with advanced lung cancer and tend to be higher in those who did not survive at one year.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».