Obesity Adversely Impacts Disease Specific Outcomes in Patients With Upper Tract Urothelial Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The relationship between body mass index and urothelial carcinoma is poorly understood. We investigated the association between body mass index and oncological outcomes in patients with upper tract urothelial carcinoma. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively reviewed the records of 520 patients treated with radical nephroureterectomy for upper tract urothelial carcinoma. Univariate Cox regression analysis was done to evaluate estimated recurrence-free, cancer specific and overall survival. We created a multivariate model based on preoperative and postoperative characteristics. RESULTS: Median patient body mass index was 27.9 kg/m(2) (IQR 6.7). Patients with a higher body mass index were more likely to have infiltrative architecture (p <0.001) and lymphovascular invasion (p = 0.012). In the preoperative model body mass index 25 to 29 (HR 2.25, 95% CI 1.3-3.8, p = 0.003) and 30 kg/m(2) or greater (HR 3.72, 95% CI 2.2-6.3, p <0.001) was associated with disease recurrence. Body mass index 30 kg/m(2) or greater (HR 4.24, 95% CI 2.4-7.5, p <0.001) was associated with cancer specific death. In the postoperative model tumor stage (p <0.001), positive lymph nodes (HR 2.52, 95% CI 1.59-4.0, p <0.001), and body mass index 25 to 29 (HR 2.18, 95% CI 1.27-3.73, p = 0.005) and 30 kg/m(2) or greater (HR 3.52, 95% CI 2.08-5.95, p <0.001) were associated with disease recurrence. Tumor stage (p <0.001), positive lymph nodes (HR 3.1, 95% CI 1.84-5.21, p <0.001) and body mass index 30 kg/m(2) or greater (HR 4.13, 95% CI 2.32-7.36, p <0.001) were associated with worse cancer specific and overall survival. CONCLUSIONS: Higher body mass index is associated with worse recurrence-free, cancer specific and overall survival in patients treated with radical nephroureterectomy for upper tract urothelial carcinoma. Improving oncological outcomes by also focusing on patient modifiable factors such as body mass index has significant individual and public health implications in patients with upper tract urothelial carcinoma.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».