Body Composition as a Predictor of Toxicity in Patients Receiving Anthracycline and Taxane–Based Chemotherapy for Early-Stage Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Poor body composition metrics (BCM) are associated with inferior cancer outcomes; however, in early breast cancer (EBC), there is a paucity of evidence regarding the impact of BCM on toxicities. This study investigates associations between BCM and treatment-related toxicity in patients with EBC receiving anthracyclines and taxane–based chemotherapy. Experimental Design: Pretreatment computerized tomographic (CT) images were evaluated for skeletal muscle area (SMA), skeletal muscle density (SMD), and fat tissue at the third lumbar vertebrae. Skeletal muscle index (SMI = SMA/height2) and skeletal muscle gauge (SMG = SMI × SMD) were also calculated. Relative risks (RR) are reported for associations between body composition measures and toxicity outcomes, after adjustment for age and body surface area (BSA). Results: BCM were calculated for 151 patients with EBC (median age, 49 years; range, 23–75 years). Fifty patients (33%) developed grade 3/4 toxicity, which was significantly higher in those with low SMI (RR, 1.29; P = 0.002), low SMG (RR, 1.09; P = 0.01), and low lean body mass (RR, 1.48; P = 0.002). Receiver operating characteristic analysis showed the SMG measure to be the best predictor of grade 3/4 toxicity. Dividing SMG into tertiles showed toxicity rates of 46% and 22% for lowest versus highest tertile, respectively (P = 0.005). After adjusting for age and BSA, low SMG (<1,475 units) was significantly associated with hematologic (RR, 2.12; P = 0.02), gastrointestinal grade 3/4 toxicities (RR, 6.49; P = 0.02), and hospitalizations (RR, 1.91; P = 0.05). Conclusions: Poor BCMs are significantly associated with increased treatment-related toxicities. Further studies are needed to investigate how these metrics can be used to more precisely dose chemotherapy to reduce treatment-related toxicity while maintaining efficacy. Clin Cancer Res; 23(14); 3537–43. ©2017 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».