Detecting Sarcopenic Obesity in Survivors of Pediatric Acute Lymphoblastic Leukemia: An Exploration of Body Mass Index and Triponderal Mass Index as Potential Surrogate Markers
Notice bibliographique
Résumé
Survivors of pediatric acute lymphoblastic leukemia (ALL) often have altered body composition secondary to treatment effects, including sarcopenic obesity (SO), which increases the risk of both metabolic complications and frailty. SO is difficult to detect without using advanced imaging techniques to which access is often limited. To explore whether common clinical indices can reliably identify the presence of SO in a cohort of long-term survivors of ALL, the discriminatory capacity of body mass index (BMI) or triponderal mass index (TMI, kg/m 3 ) for detecting SO was assessed. Thresholds of BMI and TMI associated with overweight or obesity status had poor sensitivity (<50%) and specificity for detecting SO. Total misclassification rates at these thresholds exceeded 50% and positive likelihood ratios were nonsignificant. Notably, TMI is more strongly correlated with elevated adiposity than is BMI in this survivor population ( R2 =0.73 vs. 0.57), suggesting further exploration is warranted. Our study is limited by the sample size, precluding detailed regression analysis. This study highlights the challenges of identifying SO in survivors of pediatric ALL using common clinical indices. Prospective evaluation of additional potential surrogate markers in survivors, in conjunction with the component features of SO, should be a key focus of future research.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».