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Enregistrement W3030769538 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.4557

Prognostic significance of nutritional markers in metastatic gastric and esophageal adenocarcinoma.

2020· article· en· W3030769538 sur OpenAlexaff
Lucy Xiaolu, Kirsty Taylor, Osvaldo Espin‐Garcia, Chihiro Suzuki, Reut Anconina, Michael J. Allen, Marta Honório, Yvonne Bach, Frances Allison, Eric Xueyu Chen, Jonathan Yeung, Gail Darling, Rebecca Wong, Sangeetha Kalimuthu, Raymond Woo-Jun Jang, Patrick Veit‐Haibach, Elena Elimova

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopeniaInternal medicineGastroenterologyWeight lossCancerBody mass indexMalnutritionEsophageal cancerChemotherapySurgeryObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4557 Background: Malnutrition and sarcopenia (defined as low skeletal muscle mass) are recognized as poor prognostic factors in many cancers. Studies to date in gastroesophageal cancer have largely focused on patients (pts) undergoing curative intent surgery. This study aims to evaluate the prognostic utility of nutritional markers and sarcopenia in pts with de novo metastatic gastric and esophageal adenocarcinoma (GEA). Methods: Pts with de novo metastatic GEA seen at the Princess Margaret Cancer Centre from 2010-2016 with available pre-treatment abdominal computed tomography imaging were identified from an institutional database. Nutritional index (NRI) was calculated using weight and albumin, with moderate/severe malnutrition defined as NRI < 97.5. Skeletal muscle index (SMI) normalized by height was calculated at the L3 level using Slice-O-Matic software. Sarcopenia was defined as SMI < 34.4cm2/m2 in women and < 45.4cm2/m2 in men based on previously established consensus. Results: Of 175 consecutive pts, median age was 61, 69% were male, 79% had ECOG performance status 0-1, and 71% received chemotherapy. Median BMI was 24.2 (range 15.7-39.8), 70% of pts had > 5% weight loss in the preceding 3 months, and 29% had moderate/severe malnutrition. 68 pts (39%) were sarcopenic, of whom 46% were malnourished. Median overall survival (OS) was 9.3 months (95% CI 7.3-11.4) for all pts. OS was significantly worse in malnourished pts (5.5 vs 10.9 months, p = 0.000475) and displayed a non-significant trend in sarcopenic pts (7.8 vs 10.6 months, p = 0.186). On univariable Cox proportional hazards (PH) analysis, ECOG (p < 0.001), number of metastatic sites (p = 0.029) and NRI (p < 0.001) were significant prognostic factors, while BMI (p = 0.57) and sarcopenia (p = 0.19) were not. On multivariable Cox PH analysis, ECOG (p < 0.001) and NRI (p = 0.025) remained significant as poor prognostic factors for OS. Conclusions: This study demonstrates in a large cohort of de novo metastatic GEA pts that ECOG and NRI were significantly associated with poor OS. NRI was superior to BMI alone. Early identification of malnourished pts using NRI may allow for supportive interventions to optimize nutritional status. Further study is needed to determine whether these factors can be modified to improve prognosis in these pts.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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