Incidence of periprostatic white adipose tissue inflammation in men with prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
63 Background: Obesity, a common cause of chronic inflammation, is associated with an increased risk of high grade, lethal prostate cancer (PC) and poor outcomes. The existence or clinical importance of periprostatic white adipose tissue inflammation (WATi) in patients (pts) with PC has not been previously described. We examined the relationships among periprostatic WATi and 1) tumor clinicopathologic features, and 2) host factors including age, body mass index (BMI), and circulating metabolic factors. Methods: Periprostatic WAT was collected prospectively from men with PC undergoing radical prostatectomy. WATi was defined by the presence of dead/dying adipocytes surrounded by macrophages forming crown-like structures (CLS). Tumor characteristics and host factors were measured. Wilcoxon rank-sum, Chi-square, or Fisher’s exact tests were used to examine the relationship between WATi and tumor and host characteristics. Results: From 11/2011-8/2015, periprostatic WAT was obtained from 169 pts (median age 62 years, range: 39 -77). Fasting blood samples were collected from 154 pts. CLS were present in 84 (49.7%) of pts. Presence of CLS was associated with higher median BMI (P = 0.02); 40/65 (61.5%) obese pts, 36/83 (43.4 %) overweight pts, and 8/21 (38.1 %) normal weight pts had CLS. Pts with CLS were more likely to have high grade prostate cancer (Gleason grade group IV/V, P = 0.02), larger adipocytes (P = 0.004), and positive surgical margins at the time of surgery (P = 0.04). WATi correlated with higher circulating levels of insulin, triglycerides, and leptin/adiponectin ratio, and lower high density lipoprotein cholesterol, compared to pts without WATi (P’s < 0.05). Conclusions: Periprostatic WATi is common in men with PC. It is associated with high grade PC and alterations in systemic factors that contribute to PC development and progression. Periprostatic WATi may represent a therapeutic target for improving PC risk and outcomes.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».