Two faces of drug therapy in cancer: drug-related lean tissue loss and its adverse consequences to survival and toxicity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: A common feature of cancer patients is loss of lean tissue, specifically skeletal muscle, which may be the result of the tumor or a side-effect of chemotherapy or other drugs. Lean tissue loss in turn has important adverse implications for toxicity of antineoplastic therapy and, hence, cancer prognosis. RECENT FINDINGS: Contemporary cancer populations have heterogeneous proportions of lean tissue, regardless of body weight. Wasting of lean tissue during the cancer trajectory has been associated with tumor progression. Lean tissue depletion is an independent predictor of severe toxicity in patients treated with chemotherapeutic agents of diverse classes. Patients with lean tissue depletion behave as if overdosed and have toxicity of sufficient magnitude to require dose reductions, treatment delays or definitive termination of treatment. Muscle loss may occur due to a specific effect of a chemotherapy agent (i.e. sorafenib), androgen suppression therapy or other drugs (i.e. statins such as atorvastatin). SUMMARY: Lean tissue wasting occurs due to cancer progression and may be exacerbated by several drug classes. This loss of lean tissue is not proportional to changes in body weight and is prognostic of enhanced treatment toxicity and reduced survival.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».