Cancer cachexia in thoracic malignancy: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Thoracic malignancies are amongst the most lethal of all cancers. Cancer cachexia lacks unanimously accepted diagnostic criteria, and therefore is referenced to as a conceptual framework whereby cancer cachexia is 'an ongoing loss of skeletal muscle mass (termed sarcopenia), with or without loss of fat mass that cannot be reversed by conventional nutritional support and leads to progressive functional impairment'. This review summarises the current evidence base in this field, including imaging techniques currently used to define sarcopenia, inflammatory and metabolic changes associated with the syndrome and ongoing research into potential treatment strategies. RECENT FINDINGS: Sarcopenia is a key component of the cancer cachexia syndrome. It is common in patients with both early-stage and advanced NSCLC. Patients with sarcopenia have more treatment-related side effects and poorer overall survival compared with nonsarcopenic patients. SUMMARY: Early identification of cancer cachexia may facilitate stratification of patients most-at-risk and initiation of emerging anticachexia treatments. If these are proven to be effective, this strategy has the potential to improve tolerance to anti-cancer therapies, improving the quality of life, and perhaps the survival, of patients with thoracic malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».