Body Composition in Relation to Clinical Outcomes in Renal Cell Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Context: Several studies suggest that body composition (ie, body proportions of muscle and fat defined by computed tomography) is associated with clinical outcomes of several cancer types, including renal cell cancer (RCC).Objective: To conduct a systematic review and meta-analysis of the evidence on body composition in relation to clinical outcomes in RCC.Evidence acquisition: Literature was reviewed through October 2016 using PubMed and Embase.We included studies investigating computed tomography-measured crosssectional areas of visceral adipose tissue (VAT), perinephric fat, subcutaneous adipose tissue (SAT), skeletal muscle index (SMI), and skeletal muscle radiodensity (SMD) in relation to perioperative outcomes, treatment toxicity, and survival in RCC patients. Evidence synthesis:We included 28 studies with a total of 6608 patients.Binary classification of body composition was used in most studies.In metastatic RCC (mRCC) patients treated with antiangiogenic drugs, dose-limiting toxicity was more frequent in patients with low versus high SMI (four studies, risk difference = 16%, 95% confidence interval [CI]: 2-31%, p = 0.03, I 2 = 26%).Low versus high SMI (six studies, hazard ratio = 1.48, 95% CI: 1.08-2.03,p = 0.02, I 2 = 28%) and SMD (four studies, HR = 1.56, 95% CI: 1.20-2.03,p = 0.0008, I 2 = 0%) were associated with an increased risk of overall mortality in mRCC.Low versus high VAT and perinephric fat were not consistently associated with perioperative outcomes and survival.No associations for SAT were found.Conclusions: Low SMI is associated with increased dose-limiting toxicity, and low SMI and SMD are associated with increased overall mortality in mRCC.The association of VAT, perinephric fat, and SAT with clinical outcomes needs further investigation, also in localized RCC.Patient summary: We reviewed studies assessing the association of body composition with clinical outcomes in renal cell cancer.We demonstrated higher risk of dose-limiting toxicity and overall mortality for metastatic renal cell cancer patients with low versus high skeletal muscle index or skeletal muscle radiodensity, but observed inconsistent associations with visceral adipose tissue and perinephric fat.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».