The association between body composition and toxicities from the combination of Doxil and trabectedin in patients with advanced relapsed ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Emerging research suggests that body composition can predict toxicity of certain chemotherapeutic agents. We used data from a clinical study to investigate associations between body composition and combined DOXIL (pegylated liposomal doxorubicin; PLD) and trabectedin (Yondelis) treatment, an effective treatment for ovarian cancer that shows high interpatient variation in toxicity profile. Patients (n = 74) participating in a phase III randomized trial of relapsed advanced ovarian cancer receiving PLD (30 mg/m(2)) and trabectedin (1.1 mg/m(2)) were included. Muscle tissue was measured by analysis of computerized tomography images, and an extrapolation of muscle and adipose tissue to lean body mass (LBM) and fat mass (FM) were employed. Toxicity profile after cycle 1 was used and graded according to the National Cancer Institute Common Toxicity Criteria (version 3). Patients presented with a wide range of body composition. In overweight and obese patients (body mass index (BMI) ≥ 25 kg/m(2), n = 48) toxicity was more prevalent in those with lower BMI (p = 0.028) and a lower FM (n = 43, p = 0.034). Although LBM alone was not predictive of toxicity, a lower FM/LBM ratio was the most powerful variable associated with toxicity (p = 0.006). A different pattern emerged among normal weight patients (n = 26) where toxicity was rare among patients with smaller BMI (<21 kg/m(2)). A clear association between both FM and LBM (primarily driven by FM) in explaining PLD plus trabectedin toxicity emerged, but only in individuals with excess body weight, with a lower ratio predicting higher exposure and risk for toxicity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».