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Enregistrement W4388014344 · doi:10.1002/jcsm.13353

D3‐creatine dilution, computed tomography and dual‐energy X‐ray absorptiometry for assessing myopenia and physical function in colon cancer: A cross‐sectional study

2023· article· en· W4388014344 sur OpenAlexaff
En Cheng, Bette J. Caan, Peggy M. Cawthon, William J. Evans, Marc K. Hellerstein, Mahalakshmi Shankaran, Kristin L. Campbell, Alexandra M. Binder, Barbara Sternfeld, Jeffrey A. Meyerhardt, Kathryn H. Schmitz, Elizabeth M. Cespedes Feliciano

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésDual energyCreatineMedicineComputed tomographyDual-energy X-ray absorptiometryColorectal cancerTomographyCancerNuclear medicineRadiologyInternal medicineBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low skeletal muscle mass (myopenia) is common in cancer populations and is associated with functional decline and mortality, but prior oncology studies did not assess total body skeletal muscle mass. Instead, they measured surrogates such as cross-sectional area (CSA) of skeletal muscle at L3 from computed tomography (CT) or appendicular lean mass (ALM) from dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). D3-creatine (D3Cr) dilution is a non-invasive method to assess total body skeletal muscle mass, which has been examined in a variety of populations but not in cancer. To compare the associations of D3Cr muscle mass, CT CSA, and DXA ALM with myopenia and physical function, we conducted a cross-sectional study among 119 patients with colon cancer (2018-2022). METHODS: For each technique (D3Cr, CT and DXA), myopenia was defined as the lowest sex-specific quartile of its measurement. Physical function was measured by the short physical performance battery and grip strength. We calculated Pearson correlations (r) among three techniques, computed Cohen's kappa coefficients (κ) to assess the agreement of myopenia, and estimated Pearson correlations (r) of three techniques with physical function. All analyses were sex-specific. RESULTS: Sixty-one (51.3%) participants were male, the mean (standard deviation) age was 56.6 (12.9) years, and most (68.9%) had high physical function (short physical performance battery: ≥11 points). Correlations and myopenia agreement among three techniques were greater in men than women; for example, regarding D3Cr muscle mass versus CT CSA, r was 0.73 (P < 0.001) for men versus 0.45 (P < 0.001) for women, and κ was 0.82 (95% CI: 0.65, 0.99) for men versus 0.24 (95% CI: -0.08, 0.52) for women. Among men, higher D3Cr muscle mass was significantly correlated with faster gait speed (r = 0.43, P < 0.01) and stronger grip strength (r = 0.32, P < 0.05); similar correlations were observed for CT CSA and DXA ALM. However, among women, no measure of muscle or lean mass was significantly associated with physical function. CONCLUSIONS: This is the first study using D3-creatine dilution method to assess muscle mass in a cancer population. Regardless of the techniques used for muscle or lean mass assessment, we observed stronger correlations, greater myopenia agreement, and more significant associations with physical function in men with colon cancer than women. D3Cr, CT and DXA are not interchangeable methods for assessing myopenia and physical function, especially in women with colon cancer. Future studies should consider relative advantages of these techniques and examine the D3-creatine dilution method in other cancer types.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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