AB025. 155. Sarcopenia is highly prevalent and associated with poorer outcomes in pancreatic and oesophagogastric cancer: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sarcopenia is a depletion of skeletal muscle mass associated with increased morbidity and mortality in gastrointestinal malignancy. It has been increasingly reported with the recent advent of software to measure sarcopenia using standard staging CT. Patients with pancreatic, oesophageal and gastric cancer are potentially at increased risk due to nutritional complications. The aim of this review was to determine the prevalence and impact of sarcopenia in these malignancies. Methods: Systematic literature search of Medline and Embase databases was developed with a medical librarian and performed by two investigators following the PRISMA guidelines (search period 1990–August 2017). Studies were included if prevalence and method of sarcopenia measurement were reported. Other outcome measures included effect on morbidity and survival. Studies were grouped into pancreatic and oesophagogastric for analysis. Pooled estimation (ES) for prevalence was computed using random effects model and presented with 95% CI. Results: After screening 473 titles, 17 observational studies (4,206 patients) in pancreatic and 30 studies (5,561 patients) in oesophagogastric were analyzed. Prevalence of sarcopenia was higher in pancreatic cancer (49.6%) compared to oesophagogastric (34%) ES 0.49 (0.39–0.59) vs. 0.34 (0.27–0.4) There was significant heterogeneity regarding definition of sarcopenia and reporting of outcome measures. In studies with sufficient data, sarcopenia was independent of BMI and independently associated with poorer survival and higher post-operative complications. Conclusions: Sarcopenia detected during staging CT was present in half and one third of patients with pancreatic and oesophagogastric cancers respectively and is a poor prognostic indicator. This justifies further research into the mechanism and potential treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».