Muscle mass and association to quality of life in non‐small cell lung cancer patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cancer wasting is characterized by muscle loss and may contribute to fatigue and poor quality of life (QoL). Our aim was to investigate associations between skeletal muscle index (SMI) and skeletal muscle radiodensity (SMD) and selected QoL outcomes in advanced non‐small cell lung cancer (NSCLC) at diagnosis. Methods Baseline data from patients with stage IIIB/IV NSCLC and performance status 0–2 enrolled in three randomized trials of first‐line chemotherapy ( n = 1305) were analysed. Associations between SMI (cm 2 /m 2 ) and SMD (Hounsfield units) based on computed tomography‐images at the third lumbar level and self‐reported physical function (PF), role function (RF), global QoL, fatigue, and dyspnoea were investigated by linear regression using flexible non‐linear modelling. Results Complete data were available for 734 patients, mean age 65 years. Mean SMI was 47.7 cm 2 /m 2 in men ( n = 420) and 39.6 cm 2 /m 2 in women ( n = 314). Low SMI values were non‐linearly associated with low PF and RF (men P = 0.016/0.020, women P = 0.004/0.012) and with low global QoL ( P = 0.001) in men. Low SMI was significantly associated with high fatigue ( P = 0.002) and more pain ( P = 0.015), in both genders, but not with dyspnoea. All regression analyses showed poorer physical outcomes below an SMI breakpoint of about 42–45 cm 2 /m 2 for men and 37–40 cm 2 /m 2 for women. In both genders, poor PF and more dyspnoea were significantly associated with low SMD. Conclusions Low muscle mass in NSCLC negatively affects the patients' PF, RF, and global QoL, possibly more so in men than in women. However, muscle mass must be below a threshold value before this effect can be detected.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle