Predictive Value of Skeletal Muscle Mass in Recurrent/Metastatic Head and Neck Squamous Cell Carcinoma Patients Treated With Immune Checkpoint Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reduced muscle mass has been associated with increased treatment complications in several tumor types. We evaluated the impact of skeletal muscle index (SMI) on prognosis and immune-related adverse events (IrAEs) in a cohort of recurrent/metastatic (R/M) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) treated with immune checkpoints inhibitors (ICI). METHODS: A single-institutional, retrospective study was performed including 61 consecutive patients of R/M HNSCC diagnosed between July 2015 and December 2018. SMI was quantified using a CT scan at L3 to evaluate body composition. Median baseline SMI was used to dichotomize patients in low and high SMI. Kaplan-Meier estimations were used to detect overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Toxicity was recorded using Common Terminology Criteria for Adverse Event v4.3. RESULTS: Patients were 52 men (85.2%) with mean of age 57.7 years (SD 9.62), mainly oral cavity (n = 21; 34.4%). Low SMI was an independent factor for OS in the univariate (HR, 2.06; 95% CI, 1.14-3.73, p = 0.017) and multivariate Cox analyses (HR, 2.99; 95% CI, 1.29-6.94; p = 0.011). PFS was also reduced in patients with low SMI (PFS HR, 1.84; 95% CI, 1.08-3.12; p = 0.025). IrAEs occurred in 29 (47.5%) patients. There was no association between low SMI and IrAEs at any grade (OR, 0.56; 95% CI, 0.20-1.54; p = 0.261). However, grades 3 to 4 IrAEs were developed in seven patients of whom three had low SMI. CONCLUSIONS: Low SMI before ICI treatment in R/M HNSCC patients had a negative impact on OS and PFS. Further prospective research is needed to confirm the role of body composition as a predictive biomarker in ICI treatment.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».