Association between body mass index and localized prostate cancer management and disease‐specific quality of life
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The purpose of this work is to describe the association between body mass index (BMI) and (1) management option for localized prostate cancer (PCa) and (2) disease‐specific quality of life (ds‐QoL) after treatment or active surveillance. Subjects/patients and methods We analysed data from men with localized PCa managed with radical prostatectomy (RP), radiation therapy (RT), or active surveillance (AS) in a prospective, population‐based cohort study. We evaluated the association between BMI and management option with multivariable multinomial logistic regression analysis. The association between BMI and ds‐QoL was assessed using multivariable longitudinal linear regression. Regression models were adjusted for baseline domain scores, demographics, and clinicopathologic characteristics. Results A total of 2378 men were included (medians [quartiles]: age 64 [59–69] years; BMI 27 kg/m 2 ; 77% were non‐Hispanic white); 29% were obese (BMI ≥ 30). Accounting for demographic and clinicopathologic features, BMI ≥ 28 kg/m 2 was inversely associated with the likelihood of receiving RP (compared with RT) and became statistically significant at BMI ≥ 33 kg/m 2 (maximum adjusted relative risk ratio = 0.80, 95% CI 0.67 to 0.95, p = 0.013 for BMI ≥ 33 vs. 25). Conversely, BMI was not significantly associated with the likelihood of receiving AS compared with RT. After stratification by management option, obese men who underwent definitive treatment were not found to have clinically worse ds‐QoL. Obese men initially on AS appeared to have worse urinary incontinence than nonobese men, but this was not significant on an as‐treated sensitivity analysis. Conclusions Among men with localized PCa, those with BMI ≥ 33 kg/m 2 were less likely to receive surgery than radiation. Obesity was not associated with ds‐QoL in men undergoing definitive treatment, nor in men who remained on AS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».