Body composition and endometrial cancer outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obesity is a known risk factor for developing endometrial cancer. However, the association of obesity with endometrial cancer (EC) outcomes has not been clearly established. This study examined how outcomes in women with early stage EC vary with body composition measured via computed tomography (CT). METHODS: In this retrospective study, patients diagnosed with EC international Federation of Gynecology and Obstetrics stages I-III and available CT scans were included. Automatica software was used to assess the areas of visceral adipose tissue, subcutaneous adipose tissue (SAT), and intermuscular adipose tissue (IMAT) and skeletal muscle area. RESULTS: Of 293 patient charts assessed, 199 met eligibility criteria. Median body mass index (BMI) was 32.8 kg/m2 (interquartile range [IQ] = 26.8-38.9); 61.8% had histologic subtype endometrioid carcinoma. Adjusted for age, international Federation of Gynecology and Obstetrics stage, and histologic subtype, a BMI of at least 30 vs less than 30 kg/m2 was associated with lower endometrial cancer-specific survival (ECSS) (hazard ratio [HR] = 2.32, 95% confidence interval [CI] = 1.27 to 4.25) and overall survival (OS) (HR = 2.7, 95% CI = 1.35 to 5.39). Higher IMAT 75th vs 25th percentile and SAT of at least 225.6 vs less than 225.6 cm2 were associated with lower ECSS (HR = 1.53, 95% CI = 1.1 to 2.13, and HR = 2.57, 95% CI = 1.13 to 5.88) and OS (HR = 1.50, 95% CI = 1.11 to 2.02, and HR = 2.46, 95% CI = 1.2 to 5.01), respectively. The association of visceral adipose tissue (75th vs 25th percentile) with ECSS and OS was not statistically significant (HR = 1.42, 95% CI = 0.91 to 2.22, and HR = 1.24, 95% CI = 0.81 to 1.89). CONCLUSION: Higher BMI, IMAT, and SAT were associated with higher mortality from EC and lower OS. A better understanding of the mechanisms underlying these relationships could inform strategies to improve patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle