Body composition and mortality in men receiving prostate radiotherapy: A pooled analysis of NRG/RTOG 9406 and NRG/RTOG 0126
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To validate the association between body composition and mortality in men treated with radiation for localized prostate cancer (PCa). Secondarily, to integrate body composition as a factor to classify patients by risk of all-cause mortality. MATERIALS AND METHODS: Participants of NRG/Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) 9406 and NRG/RTOG 0126 with archived computed tomography were included. Muscle mass and muscle density were estimated by measuring the area and attenuation of the psoas muscles on a single slice at L4-L5. Bone density was estimated by measuring the attenuation of the vertebral body at mid-L5. Survival analyses, including Cox proportional hazards models, assessed the relationship between body composition and mortality. Recursive partitioning analysis (RPA) was used to create a classification tree to classify participants by risk of death. RESULTS: Data from 2066 men were included in this study. In the final multivariable model, psoas area, comorbidity score, baseline prostate serum antigen, and age were significantly associated with survival. The RPA yielded a classification tree with four prognostic groups determined by age, comorbidity, and psoas area. Notably, the classification among older (≥70 years) men into prognostic groups was determined by psoas area. CONCLUSIONS: This study strongly supports that body composition is related to mortality in men with localized PCa. The inclusion of psoas area in the RPA classification tree suggests that body composition provides additive information to age and comorbidity status for mortality prediction, particularly among older men. More research is needed to determine the clinical impact of body composition on prognostic models in men with PCa.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».