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Enregistrement W2735008482 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.1579

The impact of body mass index on survival in stage 3 and 4 lung cancer.

2013· article· en· W2735008482 sur OpenAlexaff
Kit Man Wong, Sinéad Cuffe, Linda Coate, Osvaldo Espin‐Garcia, Kevin Boyd, Ronald Feld, Natasha B. Leighl, Frances A. Shepherd, Wei Xu, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnderweightBody mass indexInternal medicineOverweightLung cancerStage (stratigraphy)Obesity paradoxHazard ratioCancerProportional hazards modelComorbidityGastroenterologyOncologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1579 Background: Obesity is an adverse prognostic factor in several cancers, including colorectal, breast, endometrial and prostate. Studies on body mass index (BMI) and lung cancer outcomes are lacking. Understanding the clinical impact of body weight is important given the high prevalence of obesity globally. We retrospectively evaluated the BMI at diagnosis and its effects on survival in stage 3/4 lung cancer patients. Methods: 1,121 patients with stage 3/4 lung cancer were analyzed. Clinicopathologic data were collected retrospectively. Adjusted hazard ratios (aHR) for overall survival (OS) were generated by Cox regression for each BMI (kg/m2) category (underweight: <18.5, normal: 18.5-24.9, overweight: 25.0-29.9, obese: ≥30), after adjusting for age, gender, Charlson Comorbidity Index, performance status (PS), clinical stage and treatment regimen. Results: In this cohort (n=1,121), the frequencies of stage 3A, 3B and 4 lung cancers were 35%, 32% and 33%, respectively. There were 633 (57%) adenocarcinomas, 238 (21%) squamous cell carcinomas, 38 (3%) small cell lung cancers, and 210 (19%) other histologies. Patients had variable BMI: 82 (7%) underweight, 550 (49%) normal weight, 333 (30%) overweight, 156 (14%) obese. Being overweight/obese was associated with older age (p=0.002) and stage 3A disease (p=0.001); underweight patients were more likely current smokers (p<0.001). OS was significantly decreased with age ≥65, males, PS 2-3, stage 4, and lack of systemic therapy (p<0.001). Median OS in underweight, normal weight, overweight and obese patients were 14, 23, 24 and 26 months, respectively. Compared with BMI≥18.5, being underweight was associated with poorer OS (aHR 1.33, 95% CI 1.01-1.77, p=0.045), but not progression-free survival (aHR 1.12, 95% CI 0.86-1.46, p=0.414). The magnitude of this association was greatest in those aged <65 (aHR 1.57, 95% CI 1.11-2.22, p=0.011). Conclusions: Underweight patients with stage 3/4 lung cancer, especially if aged <65, have significantly poorer OS. Lower BMI was mostly observed in current smokers, while above normal BMI was seen in stage 3A. Unlike other cancers, obesity does not increase mortality in this population. The inverse BMI-survival relationship in lung cancer requires further study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,436 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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