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Enregistrement W2743199111 · doi:10.1001/jamaoncol.2017.2319

Association of Systemic Inflammation and Sarcopenia With Survival in Nonmetastatic Colorectal Cancer

2017· article· en· W2743199111 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineSarcopeniaInternal medicineBody mass indexCancerColorectal cancerSystemic inflammationOverweightOncologyInflammationSurrogate endpointProspective cohort studyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Systemic inflammation and sarcopenia are easily evaluated, predict mortality in many cancers, and are potentially modifiable. The combination of inflammation and sarcopenia may be able to identify patients with early-stage colorectal cancer (CRC) with poor prognosis. Objective: To examine associations of prediagnostic systemic inflammation with at-diagnosis sarcopenia, and determine whether these factors interact to predict CRC survival, adjusting for age, ethnicity, sex, body mass index, stage, and cancer site. Design, Setting, and Participants: A prospective cohort of 2470 Kaiser Permanente patients with stage I to III CRC diagnosed from 2006 through 2011. Exposures: Our primary measure of inflammation was the neutrophil to lymphocyte ratio (NLR). We averaged NLR in the 24 months before diagnosis (mean count = 3 measures; mean time before diagnosis = 7 mo). The reference group was NLR of less than 3, indicating low or no inflammation. Main Outcomes and Measures: Using computed tomography scans, we calculated skeletal muscle index (muscle area at the third lumbar vertebra divided by squared height). Sarcopenia was defined as less than 52 cm2/m2 and less than 38 cm2/m2 for normal or overweight men and women, respectively, and less than 54 cm2/m2 and less than 47 cm2/m2 for obese men and women, respectively. The main outcome was death (overall or CRC related). Results: Among 2470 patients, 1219 (49%) were female; mean (SD) age was 63 (12) years. An NLR of 3 or greater and sarcopenia were common (1133 [46%] and 1078 [44%], respectively). Over a median of 6 years of follow-up, we observed 656 deaths, 357 from CRC. Increasing NLR was associated with sarcopenia in a dose-response manner (compared with NLR < 3, odds ratio, 1.35; 95% CI, 1.10-1.67 for NLR 3 to <5; 1.47; 95% CI, 1.16-1.85 for NLR ≥ 5; P for trend < .001). An NLR of 3 or greater and sarcopenia independently predicted overall (hazard ratio [HR], 1.64; 95% CI, 1.40-1.91 and HR, 1.28; 95% CI, 1.10-1.53, respectively) and CRC-related death (HR, 1.71; 95% CI, 1.39-2.12 and HR, 1.42; 95% CI, 1.13-1.78, respectively). Patients with both sarcopenia and NLR of 3 or greater (vs neither) had double the risk of death, overall (HR, 2.12; 95% CI, 1.70-2.65) and CRC related (HR, 2.43; 95% CI, 1.79-3.29). Conclusions and Relevance: Prediagnosis inflammation was associated with at-diagnosis sarcopenia. Sarcopenia combined with inflammation nearly doubled risk of death, suggesting that these commonly collected biomarkers could enhance prognostication. A better understanding of how the host inflammatory/immune response influences changes in skeletal muscle may open new therapeutic avenues to improve cancer 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,334 · 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