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Enregistrement W2110202780 · doi:10.1634/theoncologist.2015-0058

Nutritional Status, Body Surface, and Low Lean Body Mass/Body Mass Index Are Related to Dose Reduction and Severe Gastrointestinal Toxicity Induced by Afatinib in Patients With Non-Small Cell Lung Cancer

2015· article· en· W2110202780 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexLean body massToxicityBody surface areaAfatinibLung cancerBody surfaceInternal medicineCancerOncologyGastroenterologyBody weightGefitinib

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background. The main reason for dose reduction of afatinib is gastrointestinal toxicity (GT). In a phase II study, we analyzed anthropometrical, nutritional, and biochemical factors associated with GT induced by afatinib. Materials and Methods. Patients diagnosed with non-small cell lung cancer who progressed to prior chemotherapy received 40 mg of afatinib. Malnutrition was determined by Subjective Global Assessment, and lean body mass (LBM) was determined by computed tomography scan analysis using a pre-established Hounsfield unit threshold. Toxicity was obtained during four cycles by Common Terminology Criteria for Adverse Events. Results. Eighty-four patients were enrolled. Afatinib was administered as the second, third, and fourth line of treatment in 54.8%, 38.1%, and 7.12% of patients, respectively. Severe diarrhea, mucositis, and overall severe GT were present in 38.9%, 28.8%, and 57.5%, respectively. Of the patients, 50% developed dose-limiting toxicity (DLT). Patients with malnutrition have higher risk for severe GT. Patients with lower LBM and body mass index developed more DLT (71.4% vs. 18.8%). Conclusion. Malnutrition is associated with a higher risk of severe GT induced by afatinib. Determination of nutritional status and body composition are helpful in identifying patients at higher risk of severe GT and could allow initiating treatment with lower doses according to tolerance. Implications for Practice: Body composition analysis, specifically lean body mass quantification, and nutritional status assessment are significant clinical variables to take into account when assessing oncological patients. This study on patients with non-small cell lung cancer treated with afatinib showed the important impact that malnutrition and low lean body mass have on the risk for developing dose-limiting toxicity and severe gastrointestinal toxicity. Still more research needs to be done to explore dose adjustment according to lean body mass, especially in drugs that are given at fixed doses, such as afatinib. However, this study presents evidence for the clinical oncologist to have a closer follow-up with malnourished patients and even to consider a lower starting dose until therapeutic dose is achieved.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle