FIT: Functional and imaging testing for patients with metastatic cancer.
Notice bibliographique
Résumé
208 Background: Despite multiple cancer cachexia (CC) trials evaluating novel agents, the FDA has not approved a single drug to date. One key challenge in CC trials is selection of endpoints. The aim of this study was to explore changes in body composition and associations with functional and patient-reported outcomes (PROs) to clarify CC trial endpoint selection. Methods: We identified metastatic solid tumor cancer patients receiving cancer-directed therapies at a single cancer center (2016-2018). Patients completed all assessments at study enrollment and 3 months from enrollment. We analyzed body composition utilizing cross-sectional computed tomography (CT) scans at the third lumbar vertebra. Functional assessments included the 6-minute walk test (6MWT), Timed Up-and-Go (TUG) test, and Short Physical Performance Battery (SPPB). PROs included the Functional Assessment of Anorexia/Cachexia Therapy (FAACT) and Functional Assessment of Cancer Therapy Fatigue (FACT-F). We examined changes in body composition and functional assessments from enrollment to 3 months using paired t-tests. We utilized linear regression models to assess the relationship between changes in body composition and changes in functional assessment adjusting for age and sex. Results: A total of 57 patients completed baseline assessments; 19 patients did not complete 3-month assessments (5 died, 1 hospice, 13 withdrew). Of the 38 patients with complete data (mean age 61.8 years, 47% female, 71% GI malignancy), 50% received chemotherapy, 16% immunotherapy, and 34% combination therapy. From enrollment to 3 months, we observed an increase in total adipose tissue (16.9±52.4 cm2, 95% CI -33.79-0.63; p = 0.059), but not weight or skeletal muscle. Greater losses in skeletal muscle were associated with greater declines in 6MWT (B = 0.036, p = 0.014) and SBBP (B = 2.444, p = 0.002), but not the TUG. We observed no association with change in weight with all functional outcomes or PROs. Moreover, we found no association with body composition and PROs from enrollment to 3 months. Conclusions: In future CC trials, changes in longitudinal body composition rather than weight should be utilized. Furthermore, changes in skeletal muscle and the 6MWT and/or SBBP may be preferred endpoints.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».