Re-Evaluating Chemotherapy Dosing Strategies for Ovarian Cancer: Impact of Sarcopenia
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the impact of sarcopenia on adjuvant chemotherapy dosing in advanced epithelial ovarian cancer (EOC). The chemotherapy dosing and toxicity of 173 eligible patients who underwent cytoreductive surgery and adjuvant chemotherapy at a single institution were analyzed. Patients with a skeletal muscle index less than 39 cm2/m2 measured on a CT scan were considered sarcopenic. Sarcopenic and non-sarcopenic patients were compared with regard to relative dose intensity (RDI), completion of scheduled chemotherapy, toxicity, and survival. A total of 62 (35.8%) women were sarcopenic. Sarcopenic women were less likely to complete at least six cycles of chemotherapy (83.9% vs. 95.5%, p = 0.02). The mean RDI for both carboplatin (80.4% vs. 89.4%, p = 0.03) and paclitaxel (91.9% vs. 104.1%, p = 0.03) was lower in sarcopenic patients compared to non-sarcopenic patients. Despite these differences in chemotherapy, there was no difference in neutropenia or median overall survival (3.99 vs. 4.57 years, p = 0.62) between the sarcopenic and non-sarcopenic women, respectively. This study highlights the importance of considering lean body mass instead of body weight or surface area in chemotherapy dosing formulas for sarcopenic women with advanced EOC. Further research is needed to optimize chemotherapy strategies based on individual body composition, potentially leading to improved dosing strategies in this population.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».