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Enregistrement W4286295712 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.3614

Adiposity in resectable colorectal cancer.

2022· article· en· W4286295712 sur OpenAlexafffundabout
J. Matthew Hopkins, David L. Bigam, Vickie E. Baracos, Dean T. Eurich, Rebecca Reif, Michael B. Sawyer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineSarcopeniaCohortAdipose tissueInternal medicineColorectal cancerHazard ratioRetrospective cohort studyCancerProportional hazards modelQuartileObesityGastroenterologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3614 Background: Sarcopenia and myosteatosis affect survival in colorectal cancer (CRC). The role of adiposity is not yet fully elucidated. This study explores visceral and subcutaneous adipose tissue (VAT/SAT) distributions, and how they affect overall (OS), disease-free (DFS) and cancer specific survival (CSS). Methods: This retrospective cohort study, included resected stage I-III CRC in Alberta from January 2007 to December 2009. We excluded recurrent/metastatic disease or no CT scan. This study was approved by the Health Research Ethics Board at the University of Alberta. Body composition parameters were measured from CT scans. Sarcopenia and myosteatosis were defined by cohort-specific cut-off values. Total and visceral fat areas were indexed by height, and cohort-specific cut-offs defined total and visceral obesity (VO). SAT (SC:TFR) and VAT (V:TFR) to total adipose ratios were compared by gender, as described by Fleming. SAT and VAT fat radiodensity (Hounsfield units, HU) was measured and divided into quartiles. Differences between groups were compared with student’s t-test and Fisher Exact test. Cox proportional hazard models were created, adjusting for important covariates, to assess adiposity effects on OS, DFS and CSS. Results: Our cohort included 968 patients with a median follow up of 63.5 months. The majority were stage II (38.6%) and III (51.0%). In total, 67.9% had total obesity and 51.0% had visceral obesity. In males, there was no difference in the incidence of myosteatosis or sarcopenia, regardless of V:TFR or SC:TFR. In women, those with a high V:TFR or SC:TFR had significantly higher incidence of myosteatosis, but not sarcopenia. Men and women with elevated V:TFR had significantly lower VAT and SAT HU (p<0.001, p=0.0113). Those with elevated SC:TFR had significantly higher VAT and SAT HU (p<0.001). VAT and SAT HU was lowest in those with myosteatosis alone (p<0.001; p=0.005). In survival analysis, VO and VAT HU quartiles predicted worse OS in uni-, but not multivariate analysis. SAT HU quartiles predicted worse survival in uni- and multivariate analysis, with the highest quartile of SAT HU predicting increased risk of death (HR 1.35, p=0.037). Adiposity was not predictive of CSS or DFS in uni- or multivariate analysis. Conclusions: This study demonstrated changes in VAT/SAT in relation to well described body composition parameters. SAT HU may have a more important role in OS than visceral adipose characteristics, despite known metabolic characteristics of VAT. True roles of adipose tissue in CRC outcomes remains unclear. VAT/SAT measurements using cross-sectional imaging allows for a detailed analysis and understanding of how adiposity may affect survival. [Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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