Influence of abdominal adiposity, waist circumference, and body mass index on clinical and pathologic findings in patients treated with radiotherapy for localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increased body mass index (BMI) has been associated with more aggressive prostate cancer (PC). The relation among abdominal visceral adipose tissue (VAT), subcutaneous adipose tissue (SAT), waist circumference (WC), and BMI was compared with clinical and pathologic findings in patients treated with radiotherapy for localized PC. METHODS: VAT, SAT, WC (all measured by planning abdominopelvic computed tomography scan) and BMI were compared with clinical and pathologic factors using univariate analyses. Cox regression analyses were performed to evaluate whether obesity measures significantly predicted risk for secondary malignancies. RESULTS: Of 276 analyzed patients, 80 (29%) were obese (BMI ≥ 30 kg/m(2) ). Median BMI at baseline was 27.6 kg/m(2) (interquartile range [IQR], 25.1-30.5 kg/m(2) ). Increased SAT and VAT were associated with a higher National Comprehensive Cancer Network (NCCN) PC risk group (P = .0001 and .008, respectively). Greater SAT was associated with a higher Gleason score (GS) (P = .030). Younger age at diagnosis was significantly correlated with higher SAT and BMI, whereas increased prostate size was found in patients with higher BMI, WC, SAT, and VAT. At a median follow-up of 42.3 months (IQR, 32.3-59.9 months), 15 secondary malignancies were observed. On multivariate analysis, VAT was a significant predictor for secondary cancers (adjusted hazards ratio, 1.014; P = .0001). CONCLUSIONS: Measurements of greater abdominal adiposity were strongly associated with adverse pathologic features in patients with localized PC, including higher GS and NCCN PC risk groups. Moreover, VAT was found to be a strong risk factor for secondary malignancies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».