Association between visceral and subcutaneous adiposity and clinicopathological outcomes in non-metastatic clear cell renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Visceral adiposity has been inconsistently associated with clinicopathologic features and outcomes of clear cell renal cell carcinoma (ccRCC); however, most studies were conducted in non-Western populations. We evaluated the associations between visceral and subcutaneous adiposity and clinicopathological characteristics of non-metastatic ccRCC patients in a Western population. METHODS: The medical records of 220 surgically treated ccRCC patients with documented preoperative body mass index (BMI) and computed tomography (CT) scans were retrospectively reviewed. Nineteen patients with stage IV disease were excluded. Visceral (VFA) and subcutaneous fat area (SFA) were computed from pre-operative CT scans. Correlations between obesity measures were assessed with Pearson correlation. Associations between obesity measures and pathologic features were evaluated using logistic regression models adjusted for sex. Overall survival (OS) probabilities were estimated using Cox regression analysis. The log-rank test was used for group comparisons. RESULTS: The study cohort comprised 150 men and 51 women. Women had higher SFA (p = 0.01) but lower VFA (p < 0.001) than men. BMI was highly correlated with SFA (r = 0.804) and moderately correlated with VFA (r = 0.542). SFA and VFA were weakly correlated (r = 0.367). An increased BMI was associated with a better OS (p = 0.028). When adjusting for sex, neither SFA nor VFA was significantly associated with tumour grade, stage, or OS. CONCLUSIONS: Consistent with prior reports, our study suggests that increased BMI is associated with a better OS for patient with nonmetastatic ccRCC. Despite the high correlation between SFA and BMI, neither SFA nor VFA were significantly associated with tumour stage, grade, or OS in the current study; however, further studies in larger cohorts are required to validate this finding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».