Review of the Interaction Between Body Composition and Clinical Outcomes in Metastatic Renal Cell Cancer Treated With Targeted Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of metastatic renal cell cancer (mRCC) currently focuses on inhibition of the vascular endothelial growth factor pathway and the mammalian target of rapamycin (mTOR) pathway. Obesity confers a higher risk of RCC. However, the influence of obesity on clinical outcomes in mRCC in the era of targeted therapy is less clear. This review focuses on the impact of body composition on targeted therapy outcomes in mRCC. The International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium database has the largest series of patients evaluating the impact of body mass index (BMI) on outcomes in mRCC patients treated with targeted therapy. Overall survival was significantly improved in overweight patients (BMI ≥ 25 kg/m2), and this observation was externally validated in patients who participated in Pfizer trials. In contrast, sarcopenia is consistently associated with increased toxicity to inhibitors of angiogenesis and mTOR. Strengthening patients with mRCC and sarcopenia, through a structured exercise program and dietary intervention, may improve outcomes in mRCC treated with targeted therapies. At the same time, the paradox of obesity being a risk factor for RCC while offering a better overall survival in response to targeted therapy needs to be further evaluated.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».