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Enregistrement W2965205819 · doi:10.1002/jcsm.12469

Associations between severe co‐morbidity and muscle measures in advanced non‐small cell lung cancer patients

2019· article· en· W2965205819 sur OpenAlexfundno aff
Bjørn Henning Grønberg, Christine Damgaard Valan, Tarje Onsøien Halvorsen, Bjørg Sjøblom, Marit Slaaen

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerUnderweightPerformance statusCancerHounsfield scaleSarcopeniaOverweightGastroenterologyBody mass indexSurgeryComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Studies show that low skeletal muscle index (SMI) and low skeletal muscle density (SMD) are negative prognostic factors and associated with more toxicity from systemic therapy in cancer patients. However, muscle depletion can be caused by a range of diseases, and many cancer patients have significant co‐morbidity. The aim of this study was to investigate whether there were associations between co‐morbidity and muscle measures in patients with advanced non‐small cell lung cancer. Methods Patients in a Phase III trial comparing two chemotherapy regimens in advanced non‐small cell lung cancer were analysed ( n = 436). Co‐morbidity was assessed using the Cumulative Illness Rating Scale for Geriatrics (CIRS‐G), which rates co‐morbidity from 0 to 4 on 14 different organ scales. Severe co‐morbidity was defined as having any grades 3 and 4 CIRS‐G score. Muscle measures were assessed from baseline computed tomography slides at the L3 level using the SliceOMatic software. Results Complete data were available for 263 patients (60%). Median age was 66, 57.0% were men, 78.7% had performance status 0–1, 25.9% Stage IIIB, 11.4% appetite loss, 92.4% were current/former smokers, 22.8% were underweight, 43.7% had normal weight, 26.6% were overweight, and 6.8% obese. The median total CIRS‐G score was 7 (range: 0–16), and 48.2% had severe co‐morbidity. Mean SMI was 44.7 cm 2 /m 2 (range: 27–71), and the mean SMD was 37.3 Hounsfield units (HU) (range: 16–60). When comparing patients with and without severe co‐morbidity, there were no significant differences in median SMI (44.5 vs. 44.1 cm 2 /m 2 ; 0.70), but patients with severe co‐morbidity had a significantly lower median SMD (36 HU vs. 39 HU; 0.001), mainly due to a significant difference in SMD between those with severe heart disease and those without (32.5 vs. 37.9 HU; 0.002). Linear regression analyses confirmed the association between severe co‐morbidity and SMD both in the simple analysis (0.001) and the multiple analysis (0.037) adjusting for baseline characteristics. Stage of disease, gender, and body mass index (BMI) were significantly associated with SMI in both the simple and multiple analyses. Age and BMI were significantly associated with SMD in the simple analysis; and age, gender, and BMI were significantly associated in the multiple analysis. Conclusions There were no significant differences in SMI between patients with and patients without severe co‐morbidity, but patients with severe co‐morbidity had lower SMD than other patients, mainly due to severe heart disease. Co‐morbidity might be a confounder in studies of the clinical role of SMD in cancer patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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