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Enregistrement W2911447682 · doi:10.1200/jco.2019.37.4_suppl.627

Obesity and its impact on outcomes in stage III colon cancer (CC) patients receiving adjuvant chemotherapy (AC).

2019· article· en· W2911447682 sur OpenAlexaffabout
Geoff McKinnon, Yuan Xu, Winson Y. Cheung

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health ServicesQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUnderweightBody mass indexInternal medicineOverweightCohortObesityPopulationProportional hazards modelCancerConfoundingColorectal cancerCancer registryGastroenterologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

627 Background: Obesity may complicate CC surgery, which can result in potential AC delays. We aimed to determine the effect of body mass index (BMI) and body surface area (BSA) on CC outcomes, accounting for variations in the time interval between surgery and AC. Methods: We analyzed a population-based cohort of patients from Alberta, Canada who were diagnosed with stage III CC from 2011 to 2016 and underwent AC. Patients were grouped based on their baseline BSA (underweight, < 20 kg/m2; normal, 20-24; overweight, 25-29; obese ≥ 30) and BMI (< 2 m2 vs ≥ 2 m2). Logistic regression models were constructed to examine the effect of BMI/BSA on delays between surgery and AC. The Kaplan-Meier method was used to estimate overall (OS) and cancer-specific survival (CSS) and Cox proportional hazards models were developed to evaluate the impact of BMI/BSA on these outcomes, adjusting for confounders. Results: We examined 915 patients: median age was 64 years, 510 (56%) were men and 155 (17%) had a Charlson comorbidity index (CCI) ≥ 2. In this cohort, 126 (14%), 623 (68%) and 166 (18%) were stage IIIA, IIIB and IIIC, respectively. In total, 132 (14%) were underweight, 452 (49%) normal weight, 233 (26%) overweight and 98 (11%) obese. Based on the Mosteller formula, 527 (58%) patients had normal BSA and 368 (42%) had high BSA. Obese patients were more likely to be men (67% vs 56%, p < 0.001) and had worse CCI (28% vs 17% with CCI ≥ 2, p = 0.03) when compared to non-obese patients. Neither BMI (p = 0.14) nor BSA (p = 0.44) correlated with AC delays after surgery. Similar OS and CSS were observed regardless of BMI and BSA (p = 0.76 and 0.80 for OS and p = 0.60 and 0.89 for CSS, respectively). In multivariate Cox models, only worse nodal stage was associated with inferior OS and CSS (HR 4.74, 95%CI 1.96-11.47, p < 0.001 for OS; HR 4.92, 95%CI 1.42-17.00, p = 0.006 for CSS, comparing IIIC vs IIIA), but BMI and BSA were not (see Table). Conclusions: Obesity as measured by BMI and BSA did not correlate with AC delays or worse outcomes in stage III CC patients. [Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,424 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
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