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Enregistrement W2118558111 · doi:10.1200/jco.2012.45.2722

Cancer Cachexia in the Age of Obesity: Skeletal Muscle Depletion Is a Powerful Prognostic Factor, Independent of Body Mass Index

2013· article· en· W2118558111 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Martin, Laura Birdsell, Neil Macdonald, Tony Reiman, M. Thomas Clandinin, Linda J. McCargar, Rachel A. Murphy, Sunita Ghosh, Michael B. Sawyer, Vickie E. Baracos

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineUnderweightBody mass indexOverweightObesity paradoxCachexiaWeight lossInternal medicineCancerObesitySkeletal muscleLung cancerUnivariate analysisMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Emerging evidence suggests muscle depletion predicts survival of patients with cancer. PATIENTS AND METHODS: At a cancer center in Alberta, Canada, consecutive patients with cancer (lung or GI; N = 1,473) were assessed at presentation for weight loss history, lumbar skeletal muscle index, and mean muscle attenuation (Hounsfield units) by computed tomography (CT). Univariate and multivariate analyses were conducted. Concordance (c) statistics were used to test predictive accuracy of survival models. RESULTS: Body mass index (BMI) distribution was 17% obese, 35% overweight, 36% normal weight, and 12% underweight. Patients in all BMI categories varied widely in weight loss, muscle index, and muscle attenuation. Thresholds defining associations between these three variables and survival were determined using optimal stratification. High weight loss, low muscle index, and low muscle attenuation were independently prognostic of survival. A survival model containing conventional covariates (cancer diagnosis, stage, age, performance status) gave a c statistic of 0.73 (95% CI, 0.67 to 0.79), whereas a model ignoring conventional variables and including only BMI, weight loss, muscle index, and muscle attenuation gave a c statistic of 0.92 (95% CI, 0.88 to 0.95; P < .001). Patients who possessed all three of these poor prognostic variables survived 8.4 months (95% CI, 6.5 to 10.3), regardless of whether they presented as obese, overweight, normal weight, or underweight, in contrast to patients who had none of these features, who survived 28.4 months (95% CI, 24.2 to 32.6; P < .001). CONCLUSION: CT images reveal otherwise occult muscle depletion. Patients with cancer who are cachexic by the conventional criterion (involuntary weight loss) and by two additional criteria (muscle depletion and low muscle attenuation) share a poor prognosis, regardless of overall body weight.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,350 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2 658
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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