Body Composition as an Independent Determinant of 5-Fluorouracil–Based Chemotherapy Toxicity
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Evidence suggests that lean body mass (LBM) may be useful to normalize doses of chemotherapy. Data from a prospective study were used to determine if the highest doses of 5-fluorouracil (5-FU) per kilogram LBM would be associated with dose-limiting toxicity in stage II/III colon cancer patients treated with 5-FU and leucovorin. EXPERIMENTAL DESIGN: Toxicity after cycle 1 was graded according to National Cancer Institute Common Toxicity Criteria, version 2.0. Muscle tissue was measured by computerized tomography. An extrapolation to the LBM compartment of the whole body was employed. RESULTS: Mean values of 5-FU/LBM of the entire population were different in terms of presence or absence of toxicity (P = 0.036). A cut point of 20 mg 5-FU/kg LBM seemed to be a threshold for developing toxicity (P = 0.005). This observation was pertinent to women (odds ratio, 16.73; P = 0.021). Women in this study had a relatively low proportion of LBM relative to their body surface area. CONCLUSION: Our study shows that low LBM is a significant predictor of toxicity in female patients administered 5-FU using the convention of dosing per unit of body surface area. We conclude that variation in toxicity between females and males may be partially explained by this feature of body composition.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».