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Enregistrement W3188534843 · doi:10.1002/onco.13922

Body Composition as an Independent Predictive and Prognostic Biomarker in Advanced Urothelial Carcinoma Patients Treated with Immune Checkpoint Inhibitors

2021· article· en· W3188534843 sur OpenAlexaboutno aff
Dylan J. Martini, Julie M. Shabto, Subir Goyal, Yuan Liu, T. Anders Olsen, Sean T. Evans, Benjamin Magod, Deepak Ravindranathan, Jacqueline T. Brown, Lauren Yantorni, Greta Russler, Sarah Caulfield, Jamie Goldman, Bassel Nazha, Shreyas Joshi, Haydn Kissick, Kenneth Ogan, Wayne Harris, Ömer Küçük, Bradley Curtis Carthon, Viraj A. Master, Mehmet Asım Bilen

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWinship Cancer InstituteNational Institutes of HealthSociety for Immunotherapy of CancerNational Cancer InstituteEmory University
Mots-clésMedicineHazard ratioProportional hazards modelInternal medicineOncologyBiomarkerBody mass indexRetrospective cohort studyOdds ratioConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several immune checkpoint inhibitors (ICIs) are approved for the treatment of advanced urothelial carcinoma (UC). There are limited biomarkers for ICI-treated patients with UC. We investigated the association between body composition and clinical outcomes in ICI-treated UC patients. MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective analysis of 70 ICI-treated patients with advanced UC at Winship Cancer Institute from 2015 to 2020. Baseline computed tomography images within 2 months of ICI initiation were collected at mid-L3 and muscle and fat compartments (subcutaneous, intermuscular, and visceral) were segmented using SliceOMatic v5.0 (TomoVision, Magog, Canada). A prognostic body composition risk score (high: 0-1, intermediate: 2-3, or low-risk: 4) was created based on the β coefficient from the multivariate Cox model (MVA) following best-subset variable selection. Our body composition risk score was skeletal muscle index (SMI) + 2 × attenuated skeletal muscle (SM) mean + visceral fat index (VFI). Concordance statistics (C-statistics) were used to quantify the discriminatory magnitude of the predictive model. RESULTS: Most patients (70%) were men and the majority received ICIs in the second- (46%) or third-line (21%) setting. High-risk patients had significantly shorter overall survival (OS; hazard ratio [HR], 6.72; p < .001), progression-free survival (HR, 5.82; p < .001), and lower chance of clinical benefit (odds ratio [OR], 0.02; p = .003) compared with the low-risk group in MVA. The C-statistics for our body composition risk group and myosteatosis analyses were higher than body mass index for all clinical outcomes. CONCLUSION: Body composition variables such as SMI, SM mean, and VFI may be prognostic and predictive of clinical outcomes in ICI-treated patients with UC. Larger, prospective studies are warranted to validate this hypothesis-generating data. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study developed a prognostic body composition risk scoring system using radiographic biomarkers for patients with bladder cancer treated with immunotherapy. The study found that the high-risk patients had significantly worse clinical outcomes. Notably, the study's model was better at predicting outcomes than body mass index. Importantly, these results suggest that radiographic measures of body composition should be considered for inclusion in updated prognostic models for patients with urothelial carcinoma treated with immunotherapy. These findings are useful for practicing oncologists in the academic or community setting, particularly given that baseline imaging is routine for patients starting on treatment with immunotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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