Prognostic Significance of Body Mass Index in Asian Patients With Localized Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the prognostic value of BMI (body mass index) in Asian patients with RCC (renal cell carcinoma). We evaluated 170 Asian patients who underwent surgery for localized RCC (pathologic T1-4 tumors in the absence of nodal or distant metastases) between 1996 and 2004 at our institution. Patients were stratified by BMI: 22 or less vs. greater than 22. Overall, CSS (cancer-specific survival) and RFS (recurrence-free survival) was estimated using the Kaplan-Meier method. Multivariate analysis was performed with the Cox regression model. The mean age and BMI of all patients was 62.4 ± 11.4 yr and 23.1 ± 3.2 kg/m(2), respectively. Patients' population consisted of 114 (67.1%) men and 56 (32.9%) women. The median follow-up was 50 mo. The BMI was less than 22 in 83 (49%) patients and greater than 22 in 87 (51%). There was a trend toward worse Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) performance status, less likely to have an incidentaloma, higher pathological stage, and more frequent microvascular invasion with lower BMI. Only the correlations between BMI and ECOG performance status (P = 0.003) and pathological stage (P = 0.015) were statistically significant. Of other relevant factors including gender, mode of presentation, ECOG performance status, C-reactive protein, histological type, Fuhrman nuclear grade, microvascular invasion, pathological stage, and adjuvant cytokine therapy, smaller BMI remained an independent predictor for worse CSS (44.5 mo vs. 56.0 mo, P = 0.041, HR = 10.99) and RFS (43.0 mo vs. 55.0 mo, P = 0.03, HR = 2.653), but not for OS (overall survival) (46.0 mo vs. 55.5 mo, P = 0.13, HR = 2.217) on multivariate analysis. Our findings identify increasing BMI in the Asian population as an independent predictor for favorable CSS and RFS in patients with RCC treated by surgery. Further studies, including a multiinstitutional, prospective Asian cohort, are required to confirm these findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».