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Enregistrement W2973231291 · doi:10.1186/s13014-019-1372-3

Skeletal muscle mass correlates with increased toxicity during neoadjuvant radiochemotherapy in locally advanced esophageal cancer: A SAKK 75/08 substudy

2019· article· en· W2973231291 sur OpenAlexaff
Cédric Panje, Laura Höng, Stefanie Hayoz, Vickie E. Baracos, Evelyn Herrmann, Helena Garcia Schüler, Urs R. Meier, Guido Henke, Sabina Schacher, Hanne Hawle, Marie-Aline Gérard, Thomas Ruhstaller, Ludwig Plaßwilm

Notice bibliographique

RevueRadiation Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationSchweizerische Arbeitsgemeinschaft für Klinische KrebsforschungMerck KGaA
Mots-clésMedicineEsophageal cancerNeoadjuvant therapyChemoradiotherapyInternal medicineOncologyRadiation therapyCancerCardiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sarcopenia, the critical depletion of skeletal muscle mass, is an independent prognostic factor in several tumor entities for treatment-related toxicity and survival. In esophageal cancer, there have been conflicting results regarding the value of sarcopenia as prognostic factor, which may be attributed to the heterogeneous patient populations and the retrospective nature of previous studies. The aim of our study was therefore to determine the impact of sarcopenia on prospectively collected specific outcomes in a subgroup of patients treated within the phase III study SAKK 75/08 with trimodality therapy (induction chemotherapy, radiochemotherapy and surgery) for locally advanced esophageal cancer. METHODS: Sarcopenia was assessed by skeletal muscle index at the 3rd lumbar vertebra (L3) in cross-sectional computed tomography scans before induction chemotherapy, before radiochemotherapy and after neoadjuvant therapy in a subgroup of 61 patients from four centers in Switzerland. Sarcopenia was determined by previously established cut-off values (Martin et al., PMID: 23530101) and correlated with prospectively collected outcomes including treatment-related toxicity, postoperative morbidity, treatment feasibility and survival. RESULTS: Using the published cut-off values, the prevalence of sarcopenia increased from 29.5% before treatment to 63.9% during neoadjuvant therapy (p < 0.001). Feasibility of neoadjuvant therapy and surgery was not different in initially sarcopenic and non-sarcopenic patients. We observed in sarcopenic patients significantly increased grade ≥ 3 toxicities during chemoradiation (83.3% vs 52.4%, p = 0.04) and a non-significant trend towards increased postoperative complications (66.7% vs 42.9%, p = 0.16). No difference in survival according to sarcopenia could be observed in this small study population. CONCLUSIONS: Trimodality therapy in locally advanced esophageal cancer is feasible in selected patients with sarcopenia. Neoadjuvant chemoradiation increased the percentage of sarcopenia. Sarcopenic patients are at higher risk for increased toxicity during neoadjuvant radiochemotherapy and showed a non-significant trend to more postoperative morbidity.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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