CACHEXIO: Evaluation of body composition changes and immunotherapy in patients with metastatic cancer.
Notice bibliographique
Résumé
209 Background: Given body composition predicts toxicity for patients receiving cytotoxic chemotherapy, we explored changes in body composition and biomarkers as predictors of immune-related adverse events (irAEs) and health care utilization. Methods: We conducted a longitudinal study of patients with metastatic solid tumor receiving immunotherapy (07/2014-10/2017). Eligible patients had a computed tomography (CT) scan prior to first-line immunotherapy with at least two additional CT scans at three, six or nine months after immunotherapy initiation. We analyzed body composition using cross-sectional CT scans at the third lumbar vertebra. We utilized mixed effect linear regression models to assess longitudinal changes in body composition (weight, skeletal muscle, total adipose). We examined associations of baseline body composition and biomarkers (albumin, neutrophil-lymphocyte ratio (NLR)) with the incidence of irAEs and healthcare utilization (hospitalizations/ED visits) using logistic regression. Results: Of 140 patients treated with immunotherapy, 61 met inclusion criteria. The majority (80%) received prior chemotherapy and the most common malignancies included lung (26%), head and neck (20%), and melanoma (20%). We found that one-third (n=19) experienced an irAE and colitis (53%) was the most common irAE. Patients experienced substantial weight loss over time (B= -1.88, p<0.001) with a decrease both in skeletal muscle (B= -3.08, p=0.001) and total adipose tissue (B =-50.44, p<0.001). We found greater skeletal muscle at baseline was associated with lower risk of health care utilization (OR 0.98, 95% CI: 0.965-0.998, p=0.03). We observed no association with biomarkers and/or body composition variables with irAEs or health care utilization. Conclusions: Patients with metastatic cancer receiving immunotherapy lose weight including skeletal muscle and adipose tissue. Aside from higher baseline skeletal muscle predicting less health care utilization, we did not observe any other associations between body composition changes and irAEs or health care utilization.
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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) | 0,001 | 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 ».