Prognostic Value of Sarcopenia and Metabolic Parameters of 18F-FDG-PET/CT in Patients with Advanced Gastroesophageal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the prognostic value of sarcopenia measurements and metabolic parameters of primary tumors derived from 18F-FDG-PET/CT among patients with primary, metastatic esophageal and gastroesophageal cancer. A total of 128 patients (26 females; 102 males; mean age 63.5 ± 11.7 years; age range: 29–91 years) with advanced metastatic gastroesophageal cancer who underwent 18F-FDG-PET/CT as part of their initial staging between November 2008 and December 2019 were included. Mean and maximum standardized uptake value (SUV) and SUV normalized by lean body mass (SUL) were measured. Skeletal muscle index (SMI) was measured at the level of L3 on the CT component of the 18F-FDG-PET/CT. Sarcopenia was defined as SMI < 34.4 cm2/m2 in women and <45.4 cm2/m2 in men. A total of 60/128 patients (47%) had sarcopenia on baseline 18F-FDG-PET/CT. Mean SMI in patients with sarcopenia was 29.7 cm2/m2 in females and 37.5 cm2/m2 in males. In a univariable analysis, ECOG (<0.001), bone metastases (p = 0.028), SMI (p = 0.0075) and dichotomized sarcopenia score (p = 0.033) were significant prognostic factors for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Age was a poor prognostic factor for OS (p = 0.017). Standard metabolic parameters were not statistically significant in the univariable analysis and thus were not evaluated further. In a multivariable analysis, ECOG (p < 0.001) and bone metastases (p = 0.019) remained significant poor prognostic factors for OS and PFS. The final model demonstrated improved OS and PFS prognostication when combining clinical parameters with imaging-derived sarcopenia measurements but not metabolic tumor parameters. In summary, the combination of clinical parameters and sarcopenia status, but not standard metabolic values from 18F-FDG-PET/CT, may improve survival prognostication in patients with advanced, metastatic gastroesophageal cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».