An in-depth analysis on the effects of body composition in patients receiving neoadjuvant chemotherapy for urothelial cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) is the standard of care for patients undergoing radical cystectomy (RC) for muscle-invasive bladder cancer (MIBC); however, NAC can be associated with significant side effects and morbidity in some patients. NAC may contribute to sarcopenia, obesity, and the combination of the two. Our study examined the effects of NAC on body composition and the association between body composition and adverse events. METHODS: We created a retrospective database of patients with non-metastatic MIBC receiving NAC prior to RC. The change in skeletal muscle index (SMI) and fat mass index (FMI) was calculated using computed tomography (CT) scans done within three months prior to NAC and after the first two cycles. The association between body composition (sarcopenia, obesity, and sarcopenic obesity) and preoperative adverse events was investigated using a multivariable logistic regression. Changes in body composition were calculated using a paired Student's t-test. RESULTS: . Adiposity and FMI were unchanged by NAC. Sarcopenic obesity was found to be associated with adverse events among patients receiving NAC in the multivariable analysis. There was a total of 637 preoperative complications with grades 1-2 and 33 complications with grades 3-5. CONCLUSIONS: Based on our retrospective cohort study, NAC did not affect obesity and FMI, but there was a significant decrease in SMI. Sarcopenic obesity was associated with increased severity of NAC adverse events. As such, the presence of this factor may help predict tolerance of NAC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».