Abstract 2250: Systemic inflammation and sarcopenia predict colorectal cancer survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance: A higher neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR, indicating systemic inflammation), and sarcopenia (reduced skeletal muscle mass) predict morbidity/mortality in a variety of cancers, but no prior research examines associations of pre-diagnostic NLR with at-diagnosis sarcopenia, nor whether NLR and sarcopenia combined identify early-stage patients with poor prognosis in colorectal cancer (CRC).Objective: To evaluate the association between pre-diagnosis NLR and at-diagnosis sarcopenia and of their combination with CRC survival, controlling for age, ethnicity, sex, body mass index, stage, and cancer site. Design, Setting, and Participants: This observational cohort with prospectively-collected data included 2470 patients diagnosed with stage I-III CRC at Kaiser Permanente from 2006-2011 with computed tomography (CT) scans from clinical care (mean days pre-diagnosis=6). Exposures: Systemic inflammation measured via average NLR in the 24 months pre-diagnosis (mean count=3 measures, mean months pre-diagnosis=7). The reference value was NLR below 3, indicating low/no inflammation. Main Outcomes and Measures: Sarcopenia, defined by published cutoffs for skeletal muscle index (CT muscle area in cm2 at the third lumbar vertebra divided by squared height in m2; below 52-cm2/m2 and 38-cm2/m2 for normal/overweight men and women, respectively, and below 54-cm2/m2 and 47-cm2/m2 for obese men and women, respectively), and incident death (overall or CRC-related). Results: Average age was 63 years; half of patients were female. NLR above 3 and sarcopenia were common (46% and 44%, respectively). Over a median of 6 years, we observed 656 deaths, 357 from CRC. Elevated NLR was associated with sarcopenia in a dose-response manner (compared to NLR below 3, Odds Ratio [OR]=1.35; 95%CI:1.10-1.67 for NLR 3-5; OR=1.47; 95%CI:1.16-1.85 for NLR above 5). NLR above 3 and sarcopenia were also independently associated with survival (Hazard Ratio [HR]=1.65; 95%CI:1.45-1.98 for overall death and HR=1.29; 95%CI:1.09-1.53 for CRC death); patients with both sarcopenia and NLR above 3 (versus neither), had double the risk of death overall (HR=2.53; 95%CI:1.87-3.41) and from CRC (HR=2.19; 95%CI:1.74-2.75). Conclusions and Relevance: Host inflammatory/immune response shortly prior to diagnosis predicts muscularity at diagnosis. Low muscle combined with systemic inflammation predicts worse CRC prognosis regardless of stage. A better understanding of the crosstalk between inflammatory/immune responses and the onset of changes in skeletal muscle may open new therapeutic avenues to improve cancer outcomes. Citation Format: Elizabeth M. Cespedes Feliciano, Candyce H. Kroenke, Jeffrey Meyerhardt, Carla M. Prado, Patrick T. Bradshaw, Marilyn Kwan, Jingjie Xiao, Stacey Alexeef, Erin K. Weltzien, Adriemme L. Castillo, Bette J. Caan. Systemic inflammation and sarcopenia predict colorectal cancer survival [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 2250. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2250
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».