Prognostic role of body composition parameters in renal cell carcinoma (RCC).
Notice bibliographique
Résumé
4621 Background: Previous studies have shown that body component i.e. muscle tissue (MT) and adipose tissue (AT) are linked to overall survival (OS) and progression free survival (PFS). The aim of our study is to analyze whether MT and AT have a prognostic role in metastatic RCC treated with targeted therapy. Methods: We investigated body mass index (BMI), MT and AT in RCC pts. Analysis of CT image was used to evaluate cross-sectional areas (cm2) of total AT (TAT), MT, and the grey level image (GLI) of MT, reflecting physical properties of the scanned tissue and used as a proxy to describe the quality of muscle. The 3rd lumbar vertebra (L3) was chosen as a landmark since L3 and whole-body measurements are linearly related. Images were analyzed using Slice-O-Matic software V4.3 (Tomovision). Indexed on height MT (cm2/m2), indexed on height TAT (cm2/m2) and mean GLI of MT were computed and described stratified on sex. For each measurement, population was divided in two groups: patients with values < or >= median observed in patient of the same gender and OS and PFS were estimated using Kaplan-Meier method and compared with the log-rank test. Multivariable Cox proportional hazards model were adjusted for modified MSKCC risk group and treatment (active versus placebo). Results: There were 113 men aged of 60 (interquartile range=52-56) years with BMI of 26 (24-29) kg2/m2 and 36 women aged of 58 (54-65) years with BMI of 23 (20-26) kg2/m2. After adjustment for MSKCC (OS and PFS) and active treatment (PFS), GLI of MT over the median was associated with longer OS (HR=1.85, 95%CI=[1.22;2.82], p=.004) and PFS (HR=1.81, 95%CI=[1.22;2.65], p=.002) Conclusions: Quality of muscular tissue is independently associated with better outcome in RCC. Surprisingly, adipose tissue as well as BMI is not associated with survival in this study. [Table: see text]
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».