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Enregistrement W2561230713 · doi:10.1158/1055-9965.epi-16-0145

Association of Weight Change after Colorectal Cancer Diagnosis and Outcomes in the Kaiser Permanente Northern California Population

2016· editorial· en· W2561230713 sur OpenAlexaff
Jeffrey A. Meyerhardt, Candyce H. Kroenke, Carla M. Prado, Marilyn L. Kwan, Adrienne Castillo, Erin Weltzien, Elizabeth M. Cespedes Feliciano, Jingjie Xiao, Bette J. Caan

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineColorectal cancerCancerBody mass indexWeight lossWeight changeInternal medicineWeight gainPopulationConfidence intervalMortality rateOncologyObesityBody weightEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Higher body mass index (BMI) is associated with incident colorectal cancer but not consistently with colorectal cancer survival. Whether weight gain or loss is associated with colorectal cancer survival is largely unknown. Methods: We identified 2,781 patients from Kaiser Permanente Northern California diagnosed with stages I–III colorectal cancer between 2006 and 2011 with weight and height measurements within 3 months of diagnosis and approximately 18 months after diagnosis. We evaluated associations between weight change and colorectal cancer–specific and overall mortality, adjusted for sociodemographics, disease severity, and treatment. Results: After completion of treatment and recovery from stage I–III colorectal cancer, loss of at least 10% of baseline weight was associated with significantly worse colorectal cancer–specific mortality (HR 3.20; 95% confidence interval [CI], 2.33–4.39; Ptrend < 0.0001) and overall mortality (HR 3.27; 95% CI, 2.56–4.18; Ptrend < 0.0001). For every 5% loss of baseline weight, there was a 41% increased risk of colorectal cancer–specific mortality (95% CI, 29%–56%). Weight gain was not significantly associated with colorectal cancer–specific mortality (Ptrend = 0.54) or overall mortality (Ptrend = 0.27). The associations were largely unchanged after restricting analyses to exclude patients who died within 6 months and 12 months of the second weight measurement. No significant interactions were demonstrated for weight loss or gain by gender, stage, primary tumor location, or baseline BMI. Conclusions: Weight loss after diagnosis was associated with worse colorectal cancer–specific mortality and overall mortality. Reverse causation does not appear to explain our findings. Impact: Understanding mechanistic underpinnings for the association of weight to worse mortality is important to improving patient outcomes. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(1); 30–37. ©2016 AACR. See all the articles in this CEBP Focus section, “The Obesity Paradox in Cancer: Evidence and New Directions.”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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