Associations of pre‐existing co‐morbidities with skeletal muscle mass and radiodensity in patients with non‐metastatic colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aim Co‐morbidities and computerized tomography‐measured muscle abnormalities are both common in cancer patients and independently adversely influence clinical outcomes. Muscle abnormalities are also evident in other diseases, such as diabetes and obesity. This study examined for the first time the association between co‐morbidities and muscle abnormalities in patients diagnosed with colorectal cancer (CRC). Methods This cross‐sectional study included 3051 non‐metastatic patients with Stages I–III CRC. Muscle abnormalities, measured at diagnosis, were defined as low skeletal muscle mass index (SMI) or low skeletal muscle radiodensity (SMD) quantified using computerized tomography images using optimal stratification. Co‐morbidities included in the Charlson index were ascertained. χ2tests were used to compare the prevalence of co‐morbidities by the presence or absence of each muscle abnormality. Logistic regressions were performed to evaluate which co‐morbidities predicted muscle abnormalities adjusting for age, sex, body mass index, weight change, cancer stage, cancer site, race/ethnicity, and smoking. Results Mean age was 63 years; 50% of patients were male. The prevalence of low SMI and low SMD were 43.1% and 30.2%, respectively. Co‐morbidities examined were more prevalent in patients with low SMD than in those with normal SMD, and most remained independent predictors of low SMD after adjustment for covariates. Co‐morbidities associated with higher odds of low SMD included myocardial infarction [odds ratio (OR) = 1.77,P = 0.023], congestive heart failure (OR = 3.27,P < 0.001), peripheral vascular disease (OR = 2.15,P = 0.002), diabetes with or without complications (OR = 1.61,P = 0.008; OR = 1.46,P = 0.003, respectively), and renal disease (OR = 2.21,P < 0.001). By contrast, only diabetes with complications was associated with lower odds of low SMI (OR = 0.64,P = 0.007). Conclusions Prevalence of muscle abnormalities was high in patients with non‐metastatic CRC. Pre‐existing co‐morbidities were associated with low SMD, suggestive of a potential shared mechanism between fat infiltration into muscle and each of these co‐morbidities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».