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Enregistrement W4249568651 · doi:10.1158/1538-7445.am2019-3284

Abstract 3284: Adiposity, muscle mass and delays and dose reductions on adjuvant, taxane-based chemotherapy for breast cancer

2019· article· en· W4249568651 sur OpenAlexaff
Elizabeth M. Cespedes Feliciano, Valerie Lee, Wendy Y. Chen, Carla M. Prado, Shlomit Strulov Shachar, Stacey Alexeeff, Bette J. Caan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTaxaneBreast cancerInternal medicineChemotherapyCancerOncologyBody surface areaAnthracyclineProportional hazards modelBody mass indexUrologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Low muscle mass and excess adiposity are thought to increase the risk of chemotherapy toxicity, leading to dose reductions or delays. Yet, few studies of body composition and chemotherapy examine patients with breast cancer; prior studies have been small and looked mainly at toxicities. Here, we evaluate whether adiposity or muscle mass and radiodensity (a measure of intramyocellular lipid accumulation) are associated with risk of dose reductions or delays among nonmetastatic breast cancer patients receiving adjuvant taxane-based chemotherapy, and whether dose reductions are associated with cancer-specific survival. Methods: Our study included 1,403 patients with stage II-III breast cancer receiving taxane-based chemotherapy at Kaiser Permanente. We evaluated body composition from clinically-acquired CT scans at diagnosis. We defined dose reductions from infusion records as relative dose intensities <0.85 (delivered v. planned dose) while on taxane therapy, and dose delays as treatments received more than 3 days later than scheduled. We defined neuropathy from diagnosis codes and hematologic toxicities from laboratory values during chemotherapy. Logistic regression models adjusted for age and dosing body surface area (BSA). Cox proportional hazards models for cancer-specific survival adjusted for age, BSA, body composition and tumor characteristics. Results: Mean (standard deviation [SD]) age at diagnosis was 53 (10) years. Higher visceral adiposity was associated with a 20% increased risk of dose reductions and a 17% increased risk of dose delays on taxane-based chemotherapy (odds ratios of 1.20; 95%CI:1.02-1.42 and 1.17; 95%CI:0.99-1.39 per SD, respectively). Higher muscle radiodensity (indicating lower intramyocellular lipid infiltration, i.e., leaner muscle) was associated with a 13% lower risk of dose reductions and a 16% lower risk of dose delays (odds ratios of 0.87; 95%CI:0.75-1.00 and 0.84; 95%CI:0.72-0.98 per SD, respectively). Muscle mass and subcutaneous adiposity were not associated with dose reductions or delays, though lower muscle mass did increase risk of hematologic toxicity. Women who experienced dose reductions on taxane-based chemotherapy had a 37% increased risk of dying from breast cancer relative to those with higher relative dose intensities (hazard ratio 1.37; 95%CI:1.01-1.85; median follow-up 6 years, 203 breast cancer deaths). Conclusions: Excess visceral adiposity and lower muscle radiodensity were associated with dose reductions and delays among breast cancer patients receiving taxane-based chemotherapy, reducing the efficacy of these life-saving therapies: women who experienced dose reductions were at higher risk of dying from breast cancer. Body composition information assessed from clinically-acquired CT scans may help identify patients for supportive interventions to mitigate toxicity. Citation Format: Elizabeth M. Cespedes Feliciano, Valerie Lee, Wendy Y. Chen, Carla M. Prado, Shlomit S. Shachar, Stacey Alexeeff, Bette J. Caan. Adiposity, muscle mass and delays and dose reductions on adjuvant, taxane-based chemotherapy for breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 3284.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,344 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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