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Enregistrement W2903066048 · doi:10.1515/hmbci-2018-0049

Impact of adipose tissue on prostate cancer aggressiveness – analysis of a high-risk population

2018· article· en· W2903066048 sur OpenAlexaff
Guila Delouya, David Tiberi, Sahir Bhatnagar, Shanie Campeau, Fred Saad, Daniel Taussky

Notice bibliographique

RevueHormone Molecular Biology and Clinical Investigation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalJewish General HospitalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueMedicineProstate cancerProstatectomyUnivariate analysisInternal medicineProstateCancerLogistic regressionOncologyMultivariate analysisUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background We investigated whether visceral adiposity is associated with more aggressive disease at prostatectomy. Materials and methods Four hundred and seventy-four patients referred for postoperative adjuvant or salvage radiotherapy were included in this study. Primary endpoints were positive surgical margins (pSM) or extracapsular extension (ECE). Visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue (SAT) were manually contoured. Univariate and multivariate logistic regression was performed. Results In univariate analysis, VAT volume (p = 0.006), adipose tissue ratio (VAT/SAT, p = 0.003), density of the SAT (p = 0.04), as well as age (p < 0.001) were associated with pSM. In the univariate analysis, SAT density was associated with a trend towards a higher rate of ECE (p = 0.051) but visceral fat volume (p = 0.01), as well as the adipose tissue ratio (p = 0.03) were both protective factors. None of the adipose tissue measurements or BMI had an influence on biochemical recurrence or overall survival (all p ≥ 0.5). Conclusions SAT-volume and increased SAT-density were generally associated with more aggressive prostate cancers whereas VAT as a protective factor. These findings emphasize a possible mechanism for the association between obesity and prostate cancer aggressiveness.

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 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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,372 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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