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Enregistrement W3003678311 · doi:10.14740/wjon1225

Sarcopenia and Visceral Adiposity Did Not Affect Efficacy of Immune-Checkpoint Inhibitor Monotherapy for Pretreated Patients With Advanced Non-Small Cell Lung Cancer

2020· article· en· W3003678311 sur OpenAlexvenueno aff
Seigo Minami, Shouichi Ihara, Tsunehiro Tanaka, Kiyoshi Komuta

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineSarcopeniaHazard ratioLung cancerOncologyProportional hazards modelGastroenterologyMultivariate analysisBody mass indexCancerResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsDiseaseConfidence intervalProgressive disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed to investigate the association of computed tomography (CT)-assessed sarcopenia and visceral adiposity with efficacy and prognosis of immune-checkpoint inhibitor (ICI) therapy for pretreated non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: We retrospectively collected 74 patients with pretreated NSCLC who had initiated programmed cell death protein 1 (PD-1) or programmed cell death ligand 1 (PD-L1) inhibitor monotherapy between December 2015 and November 2018 at our hospital. As CT-assessed pretreatment markers, we used psoas muscle index (PMI), intramuscular adipose tissue content (IMAC), visceral-to-subcutaneous ratio (VSR) and visceral fat area (VFA) at lumbar vertebra L3 level. We divided 74 patients into high and low groups according to each Japanese sex-specific cut-off value. Using Kaplan-Meier curves and log-rank tests, we compared overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Adjusted by serum albumin, neutrophil-to-lymphocyte ratio, performance status and driver mutations, multivariate Cox proportional hazard analyses evaluated various variables as independent prognostic factors of OS and PFS. RESULTS: We could not find significant difference in response rate (RR) and disease control rate (DCR) between low and high groups according to any factors. The OS of patients with body mass index (BMI) < 18.5 was significantly shorter than that of patients with BMI ≥ 18.5 (median 3.3 vs. 15.8 months, P < 0.01), while there was no significant difference in OS and PFS according to PMI, IMAC, VSR and VFA. Multivariate analyses detected no significant prognostic factor in OS and PFS, except for low IMAC (hazard ratio 0.43, 95% confidence interval 0.18 - 0.998, P = 0.0496) as a favorable prognostic factor of longer OS. CONCLUSIONS: Neither PMI nor VSR, VFA might be a significant prognostic factor of PFS and OS of ICI monotherapy for pretreated NSCLC. According to our multivariate analyses, IMAC was a significant prognostic factor of OS, but not of PFS. Thus, neither sarcopenia nor visceral adiposity may be associated with the efficacy of ICI therapy.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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