When the Loss Costs Too Much: A Systematic Review and Meta-Analysis of Sarcopenia in Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Whether or not skeletal muscle mass (SMM) depletion, known as sarcopenia, has significant negative effects on the prognosis of patients with head and neck cancer (HNC) is both new and controversial. In this meta-analysis, we aimed to determine the prognostic significance of sarcopenia in HNC. Methods: We searched PubMed, the Cochrane Library, Embase, and Web of Science, which contains trial registries and meeting proceedings, to identify related published or unpublished studies. We used the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) to appraise the risk of bias of the included retrospective studies. Pooled hazard ratios (HR) and the I2 statis-tic were estimated for the impact of sarcopenia on overall survival (OS) and relapse-free survival (RFS). Results: We analyzed data from eleven studies involving 2483 patients (39.4% on av-erage of whom had sarcopenia). Based on the univariate analysis data, the sarcopenia group had significantly poorer OS compared to the non-sarcopenia group (HR =1.97, 95% confidence interval [CI]:1.71-2.26, I2 = 0%). In the cut-off value subgroup, group 1, defined as skeletal muscle index (SMI) of 38.5 cm2/m2 for women and 52.4 cm2/m2 for men (HR =2.41, 95% CI: 1.72-3.38, I2 = 0%), had much poorer OS. In the race subgroup, the results were consistent between the Asia (HR = 2.11, 95% CI: 1.59-2.81) and non-Asia group (HR = 1.92, 95% CI: 1.64-2.25). The sarcopenia group also had significantly poorer RFS (HR = 1.74, 95% CI: 1.43-2.12, I2 = 0%). Conclusions: Presence of pre-treatment sarcopenia has a significant negative impact on OS and RFS in HNC compared with its absence. Further well-conducted studies with detailed stratification are needed to complement our findings. Keywords: Head and neck cancer; Sarcopenia; Meta-analysis; Prognostic factor
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».