Prognostic significance of nutritional markers in metastatic gastric and esophageal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Malnutrition and sarcopenia are poor prognostic factors in many cancers. Studies in gastric and esophageal (GE) cancer have focused on curative intent patients. This study aims to evaluate the prognostic utility of malnutrition and sarcopenia in de novo metastatic GE adenocarcinoma. Methods Patients with de novo metastatic GE adenocarcinoma seen at the Princess Margaret Cancer Centre from 2010 to 2016 with an available pre‐treatment abdominal computed tomography (CT) were included. Malnutrition was defined as nutritional risk index (NRI) <97.5. Skeletal muscle index (SMI) was measured at the L3 level (sarcopenia defined as SMI <34.4 cm 2 /m 2 in women and <45.4 cm 2 /m 2 in men). Patients receiving chemotherapy had NRI and SMI recalculated at the time of first restaging CT. Results Of 175 consecutive patients, 33% were malnourished and 39% were sarcopenic at baseline. Patients with pretreatment malnourishment had significantly shorter overall survival (OS; 5.8 vs. 10.9 months, p = 0.000475). Patients who became malnourished during chemotherapy had worse OS compared to those who maintained their nutrition (12.2 vs. 17.5 months p = 0.0484). On univariable 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 analysis, ECOG ( p < 0.001), baseline NRI ( p = 0.025), and change in NRI during treatment ( p < 0.001) were significant poor prognostic factors for OS. Conclusions In de novo metastatic GE adenocarcinoma patients, ECOG, pretreatment NRI and change in NRI were significant prognostic factors for OS while sarcopenia was not. Use of NRI at baseline and during treatment can provide useful prognostic information.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».