Skeletal muscle density is an independent predictor of diffuse large B‐cell lymphoma outcomes treated with rituximab‐based chemoimmunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While much cancer research focuses on tumours and their microenvironment, malignancies cause widespread physiologic changes. Cancer and treatment-related sarcopenia, measured with quantitative imaging or as a decrease in overall body mass, are indicative of poor prognosis in elderly diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) patients, skeletal muscle radiodensity (SMD) may be a better prognostic marker. SMD, a measure of muscle radiation attenuation on CT imaging, is more prognostic than sarcopenia or International Prognostic Index (IPI) scores in follicular lymphoma and multiple solid organ malignancies. Low SMD appears to correlate with fat accumulation in muscle and is associated with inflammation. This study set out to examine SMD's prognostic ability in DLBCL. METHODS: All DLBCL patients treated with rituximab-containing therapy between 2004 and 2009 were compared to determine SMD's prognostic ability in this single centre, retrospective study. Pre-treatment CT scans were used to measure SMD and muscle cross-sectional area. Primary endpoints included progression free (PFS) and overall survival (OS) while objective response rates (ORR) were secondary. RESULTS: Of 224 evaluable patients, 116 were identified as having low SMD. Low SMD predicted poorer 5 year PFS, 60 vs. 81% (p = 0.001) and OS, 58 vs. 86% (p < 0.0001). SMD's prognostic ability retained significance in multivariate analysis taking into consideration the Revised International Prognostic Index (R-IPI) and sex. Although high SMD was not predictive of ORR (95.4 vs. 91.4%, p = 0.17), it was strongly associated with radiographic complete response (85 vs. 66%, p = 0.0007). Contrary to previous findings, sarcopenia did not predict for poorer OS but suggested improved OS in elderly DLBCL patients (HR 0.38, p = 0.01). CONCLUSIONS: SMD is a novel prognostic (and potentially treatment predictive) marker independent of R-IPI in DLBCL. It presents an inexpensive yet complementary assessment to R-IPI for prognosticating DLBCL outcomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».