A window beneath the skin: how computed tomography assessment of body composition can assist in the identification of hidden wasting conditions in oncology that profoundly impact outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in image-based technologies and body composition research over the past decade has led to increased understanding of the importance of muscle abnormalities, such as low muscle mass (sarcopenia), and more recently low muscle attenuation (MA), as important prognostic indicators of unfavourable outcomes in patients with cancer. Muscle abnormalities can be highly prevalent in patients with cancer (ranging between 10 and 90 %), depending on the cohort under investigation and diagnostic criteria used. Importantly, both low muscle mass and low MA have been associated with poorer tolerance to chemotherapy, increased risk of post-operative infectious and non-infectious complications, increased length of hospital stay and poorer survival in patients with cancer. Studies have shown that systemic antineoplastic treatment can exacerbate losses in muscle mass and MA, with reported loss of skeletal muscle between 3 and 5 % per 100 d, which are increased exponentially with progressive disease and proximity to death. At present, no effective medical intervention to improve muscle mass and MA exists. Most research to date has focused on treating muscle depletion as part of the cachexia syndrome using nutritional, exercise and pharmacological interventions; however, these single-agent therapies have not provided promising results. Rehabilitation care to modify body composition, either increasing muscle mass and/or MA should be conducted, and its respective impact on oncology outcomes explored. Although the optimal timing and treatment strategy for preventing or delaying the development of muscle abnormalities are yet to be determined, multimodal interventions initiated early in the disease trajectory appear to hold the most promise.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».