Computed Tomography–Quantified Body Composition Predicts Short-Term Outcomes After Gastrectomy in Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Malnutrition is a common and critical problem that influences outcome in cancer patients. Body composition reflects a patient’s metabolic profile and physiologic reserves, which might be the true determinant of prognosis. In the present study, which aimed to identify valuable new prognostic indicators, we investigated the association between computed tomography–quantified body composition and short-term outcomes after gastrectomy for gastric cancer. Methods: Skeletal muscle index, mean muscle attenuation, and ratio of visceral-to-subcutaneous adipose tissue area (VSR) were calculated from preoperative computed tomography images. Low skeletal muscle index, low mean muscle attenuation, and high VSR were respectively termed “sarcopenia,” “myosteatosis,” and “visceral obesity.” The association of body composition with postoperative complications and serum markers of nutrition and inflammation after radical gastrectomy were analyzed. Results: The overall complication rate was significantly higher in the sarcopenia (62.5% vs. 27.3%, p = 0.001) and myosteatosis groups (38.2% vs. 4%, p = 0.002). Patients with visceral obesity had a higher incidence of inflammatory complications (20.3% vs. 6.5%, p = 0.01). Multivariate logistic regression analysis demonstrated that sarcopenia (p = 0.013), myosteatosis (p = 0.017), and low serum retinol-binding protein (p = 0.019) were independent risk factors for overall complications. Compared with control subjects, patients with sarcopenia had lower postoperative levels of serum retinol-binding protein (p = 0.007), and patients with visceral obesity had higher levels of C-reactive protein (p = 0.026). Conclusions: Sarcopenia, myosteatosis, and visceral obesity were significantly associated with increased rates of postoperative complications and affected the postoperative nutrition and inflammation status of patients with gastric cancer.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».