Inclusion criteria for cancer cachexia clinical trials: CT-defined skeletal muscle loss versus body weight loss.
Notice bibliographique
Résumé
67 Background: Cancer cachexia is defined by skeletal muscle loss, with or without fat loss (Fearon et al 2011); however, inclusion criteria for cachexia clinical trials requires a defined weight loss over time rather than muscle loss. We hypothesized that cross sectional imaging may reveal the presence of cachexia otherwise obscured by fat mass changes. Methods: A retrospective analysis of longitudinal CT scans was performed in metastatic colorectal cancer (mCRC) patients screened for a cancer cachexia trial, which required ≥5% weight loss in the prior 6 mos. De-identified CT images were analyzed for total muscle, subcutaneous, and visceral fat cross-sectional areas (cm2) at the 3rd lumbar vertebra at baseline and up to 12 mos prior (Lieffers et al 2009). Logistic regression was used to test differences between patients with <5% vs ≥5% weight loss. Random intercept regression was used to evaluate significant trends in CT measures over time. Results: 42 mCRC patients were screened and 3(7%) enrolled. Patients were excluded for comorbidity/contraindication 14 (33%), excessive [>20%] weight loss 4 (9.5%), and insufficient [<5%] weight loss 19 (45%). For the <5% weight loss subset, there was a mean of 6.7 CT scans (SD=2.67) and of 9% (SD=5.4, min=0%, 25th percentile=4.9%) mean max muscle loss. Notably this group was simultaneously losing muscle (p=0.002) and gaining visceral adipose (p=0.007). For the ≥5% weight loss subset, there was a mean of 7.5 CT scans (SD=4.5) and 20% (SD=10.0, min=5.2%, 25th percentile =10.6) mean max muscle loss. Greater max muscle loss increased the odds of being in the ≥5% weight loss subset (OR=1.19, 95% CI: 1.06,1.33). This group also had a significant decrease in visceral adipose over time (p<0.001). Redefined inclusion criteria of ≥5% muscle loss would have included 14 of the 19 patients excluded because of <5% weight loss. Conclusions: Defining cancer cachexia as weight loss over time may be limited as it does not capture body composition changes and hinders trial accrual. Cross-sectional CT body composition analysis may improve early detection of muscle loss and improve trial accrual.
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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 | 0,042 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».