Impact of body measurements (BM) on overall survival (OS) and quality of life (QoL) in real-world patients (pts) with metastatic esophageal cancer.
Notice bibliographique
Résumé
4544 Background: Body fat and muscle influence prognosis in many cancer types. However, this association is unclear for real-world MEC pts, who are often in worse performance status than their previous baseline. In addition, the relationship of BM at presentation and QoL is unknown. We used real-world MEC pts to assess the importance of BM in OS and QoL. Methods: BM were done at baseline computed tomography in MEC pts, treated from 2006-2014 at the Princess Margaret Cancer Centre. Two radiologists (correlation 0.9-1.0) assessed L3 level using SliceOMatic to determine Skeletal Muscle Index (SMI - muscle area at L3 normalized by height), Visceral Adiposity Tissue (VAT), and Subcutaneous Adiposity Tissue (SAT). We used previously published cut-offs for sarcopenia based on sex and BMI, and the highest tertile as the cut-off for adiposity. We used prospectively collected QoL surveys including EuroQol 5D-5L (EQ5D) and the Functional Assessment of Cancer Therapy – Esophageal (FACT-E). Results: Of 200 pts, 164 (82%) were male, 180 (92%) were non-Asian; mean age was 62 y; ECOG: 0-1 = 142 (71%), 2 = 58 (29%); 69% had adenocarcinoma; 5% were underweight, 44% normal weight, 30% overweight, and 21% obese. 40 (20%) pts completed QoL measures. We found that 104 (52%) were sarcopenic at baseline, 66 (33%) had high VAT, and 67 (34%) had high SAT. A multivariable Cox model showed that sarcopenia and VAT were independent prognostic variables for three-year OS: sarcopenia increased the risk of death by 50% (adjusted hazard ratio, aHR 1.50, p 0.02), whereas every 100-cm2 increase in VAT improved OS by 24% (aHR 0.76, p 0.03). Finally, sarcopenic pts had significantly worse physical well-being (p 0.01) on FACT-E after adjusting for sex and age. Numerically, the EQ5D also showed lower scores in sarcopenic pts but this was not statistically significant (p 0.18). Conclusions: In MEC pts, sarcopenia and low visceral adiposity result in worse OS; sarcopenia is also significantly associated with poor QoL. Future work will need to focus on potential rehabilitation strategies such as nutritional support and exercise training to offset the poor prognosis associated with sarcopenia and reduced adiposity. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».