Muscle wasting, visceral and subcutaneous adiposity, inflammation, nutritional deficiencies, and metastatic esophageal cancer (MEC) prognosis.
Notice bibliographique
Résumé
e14595 Background: MEC, associated with fatigue and dysphagia, leads to loss of skeletal muscle mass, malnutrition, subcutaneous and visceral adiposity. Cancer inflammation mobilizes muscle and adipose tissue, potentially leading to cachexia and sarcopenia. Supportive management depends on understanding the cancer frailty determinants that lead to poor outcomes. Methods: We retrospectively identified de novo MEC patients pts treated in Toronto, Canada (2007-2014). Body composition including visceral (VA) and subcutaneous adiposity (SA) at L3 level were assessed with baseline CT scans using SliceOMatic software by two outcome-blinded radiologists (Intraclass correlation, 0.92-1.00). Sarcopenia was assessed using Skeletal Muscle Index (SMI) with cut-offs defined either by optimized-stratification (OpS) or gender-dependent consensus cutoffs (GdC). Cox proportional hazard models generated adjusted hazard ratios (aHR). Results: Of 101 patients, 82% were male; 96% Caucasian; median age at diagnosis 61y (29-88); mean body mass index (BMI) 25.4; 69%/31% adeno/squamous cell carcinoma; median overall and progression free survival were: 6.4 (OS) and 3.9 mos (PFS). Median follow-up time was 5.6 mos. SMI-OpS and SMI-GdC were correlated (Rho = 0.67). Nutritional risk index, BMI, neutrophil-to-lymphocyte and neutrophil-to-platelet ratios were not associated with outcome (p > 0.20, each comparison). However, univariable analyses identified serum albumin, LDH, and either SMI-OpS or SMI-GdC as being associated with OS. In multivariable models, sarcopenia was associated with worse OS (SMI-OpS aHR = 1.93 (1.0-3.7) p = 0.046; SMI-GdC aHR = 2.30 (1.3-4.1) p = 0.004), and worse PFS (SMI-OpS aHR = 2.16 (1.2-4.0) p = 0.01; SMI-GdC aHR = 1.66 (1.0-2.9) p = 0.07)). In 55 pts receiving chemotherapy at diagnosis, less VA (p = 0.01) and SA (p = 0.02), as continuous variables, were associated with worse OS. Conclusions: Though no associations were found between nutritional deficiencies or inflammatory markers and prognosis, there was approximately a two-fold worse prognosis in the presence of sarcopenia, and associations with loss of adiposity. (JB/AFF/DR/MM contributed equally).
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 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 ».