Sarcopenia as a predictor of mortality in advanced pancreatic cancer.
Notice bibliographique
Résumé
268 Background: Pancreatic cancer (PC) patients have multiple risk factors for malnutrition including digestive enzyme deficiency, gastric outlet obstruction and post prandial abdominal pain. In order to assess prognosis and triage patients at risk for malnutrition, accurate nutrition assessment is crucial. Overweight (Ow) or obese (Ob) patients pose a particular challenge and weight status should not be the only determining nutritional assessment tool. Sarcopenia (Sp) is defined as muscle mass (MM) two standard deviations below the healthy adult mean. It has been demonstrated in multiple studies to be a more accurate indicator of nutritional status. Sp is associated with poor clinical outcomes and lower survival in other conditions such as cirrhosis. Radiologic assessment of MM can be obtained reliably from computed tomography (CT) scans. Methods: All patients with advanced PC who had baseline CT scans were included in this study. MM assessment was performed using an automated software (SliceOmatic, Tomovision, Montreal) and the skeletal muscle index(SMI) was calculated at level of the 3rd lumbar (L3) vertebrae. Multiple patient characteristics were assessed including demographics, weight, body mass index (BMI), cancer stage, treatment received and survival. Sp was defined as an L3 SMI of less than 38.5 in women and 52.4 in men. Survival analysis was performed using SAS software and Log-rank and Wilcoxon statistics. Results: 167 patients, 49% female, 62% with sarcopenia (S+), 44% Ow/Ob (O+) and 14% sarcopenic and Ow/Ob (S+O+). Patients received a variety of treatments including surgery, chemotherapy and radiation. There was a trend towards lower survival in S+O+ patients while patients who were S-O+ survived the longest. Median survival in months was 6.2 for S+O+, 7.1 for S+O-, 7.8 for S-O- and 10 for S-O+. Conclusions: Patients with sarcopenia appear to have decreased survival especially if overweight/obese. This suggests that overweight/obese pancreatic cancer patients with sarcopenia may derive the most benefit from aggressive nutritional interventions. Well powered prospective studies are needed to confirm this observation and study the effects of aggressive nutritional interventions in this subgroup of patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».