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Enregistrement W2947017063 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e17035

Sarcopenia as a predictor of chemotherapy toxicity in patients with ovarian cancer receiving platinum and taxane-based chemotherapy.

2019· article· en· W2947017063 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine L. Tucker, Stuart-Allison Moffat Staley, Meredith Newton, Michelle Ertel, Yingao Zhang, Irene A. Doherty, Paola A. Gehrig

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopeniaTaxaneInternal medicineChemotherapyGeriatric oncologyCancerOncologyChemotherapy regimenSurgeryGastroenterologyBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e17035 Background: Sarcopenia (age-related loss of skeletal muscle mass) is associated with worse oncologic outcomes and adverse events in patients with solid tumors. Limited research in epithelial ovarian cancer (EOC) has shown that sarcopenia is associated with worse patient outcomes. The purpose of this study was to investigate the association of sarcopenia with chemotherapy toxicity in patients with EOC. Methods: EOC patients diagnosed between 6/2000 and 2/2017 who received platinum and taxane-based chemotherapy were included. Age, race, stage, grade, BMI, comorbidities, treatment, and outcomes were collected. Chemotherapy toxicities and associated grades, as well as treatment modifications were recorded. Computed tomography (CT) images within 3 months of diagnosis were evaluated for Skeletal Muscle Area (SMA) at the 3rd lumbar vertebrae. Measurements were obtained with use of TomoVision(R) radiological software (SliceOmatic – version 5.0, Quebec, Canada). Sarcopenia was defined as Skeletal Muscle Index (SMI = SMA/height2) ≤ 41. This preliminary analysis generated descriptive statistics and compared the distributions of toxicity assessments by sarcopenia, with t-tests, rank-sum, chi-square and fisher’s exact tests. Results: 144 patients were evaluated. The majority presented with Stage III /IV, HGSOC (75%, 73%). Median age was 63 yrs and median BMI was 27.2 (IQR = 23.7-32.8). 61% of patients were sarcopenic. The median SMI was 40 (IQR = 34.2-46.2). There was no significant difference between sarcopenic (S) and nonsarcopenic (NS) patients with respect to dose adjustment (p = 0.37), regimen change (p = 0.998), need for blood transfusion (p = 0.60), toxicity-related hospitalization (p = 0.84) or delay in treatment (p = 0.37). Grade 3-4 toxicity was found in 56.8% of S and 58.9% of NS patients (p = 0.992). Similarly, the distributions of grade 1-2 toxicities in S and NS patients were comparable. Conclusions: In this cohort of patients, there was no significant association between sarcopenia and chemotherapy related toxicities. However, given high prevalence of sarcopenia in ovarian cancer patients, our relatively small sample size, and challenges with retrospective collection of chemotherapy toxicity, further prospective exploration is warranted.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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