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Enregistrement W2127206464 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-06-3067

Body Composition as an Independent Determinant of 5-Fluorouracil–Based Chemotherapy Toxicity

2007· article· en· W2127206464 sur OpenAlexaff
Carla M. Prado, Vickie E. Baracos, Linda J. McCargar, Marina Mourtzakis, Karen Mulder, Tony Reiman, Charles Butts, Andrew Scarfe, Michael B. Sawyer

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésToxicityBody surface areaLean body massFluorouracilPopulationMedicineChemotherapyInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,301
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations613
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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