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Enregistrement W4395465942 · doi:10.7554/elife.92655

Relationship between circulating FSH levels and body composition and bone health in patients with prostate cancer who undergo androgen deprivation therapy: The BLADE study

2024· article· en· W4395465942 sur OpenAlexaff
Marco Bergamini, Alberto Dalla Volta, Carlotta Palumbo, Stefania Zamboni, Luca Triggiani, Manuel Zamparini, Marta Laganà, Luca Rinaudo, Nunzia Di Meo, Irene Caramella, Roberto Bresciani, Francesca Valcamonico, Paolo Borghetti, Andrea Emanuele Guerini, Davide Farina, Alessandro Antonelli, Claudio Simeone, Gherardo Mazziotti, Alfredo Berruti

Notice bibliographique

RevueeLife · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndrogen deprivation therapyEndocrinologyInternal medicineProstate cancerMedicineLean body massBone mineralLuteinizing hormoneFollicle-stimulating hormoneTestosterone (patch)Bone remodelingN-terminal telopeptideAndrogenHormoneCancerAlkaline phosphataseOsteocalcinBiologyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Among its extragonadal effects, follicle-stimulating hormone (FSH) has an impact on body composition and bone metabolism. Since androgen deprivation therapy (ADT) has a profound impact on circulating FSH concentrations, this hormone could potentially be implicated in the changes of fat body mass (FBM), lean body mass (LBM), and bone fragility induced by ADT. The objective of this study is to correlate FSH serum levels with body composition parameters, bone mineral density (BMD), and bone turnover markers at baseline conditions and after 12 months of ADT. Methods: Twenty-nine consecutive non-metastatic prostate cancer (PC) patients were enrolled from 2017 to 2019 in a phase IV study. All patients underwent administration of the luteinizing hormone-releasing hormone antagonist degarelix. FBM, LBM, and BMD were evaluated by dual-energy x-ray absorptiometry at baseline and after 12 months of ADT. FSH, alkaline phosphatase, and C-terminal telopeptide of type I collagen were assessed at baseline and after 6 and 12 months. For outcome measurements and statistical analysis, t -test or sign test and Pearson or Spearman tests for continuous variables were used when indicated. Results: At baseline conditions, a weak, non-significant, direct relationship was found between FSH serum levels and FBM at arms ( r = 0.36) and legs ( r = 0.33). Conversely, a stronger correlation was observed between FSH and total FBM ( r = 0.52, p = 0.006), fat mass at arms ( r = 0.54, p = 0.004), and fat mass at trunk ( r = 0.45, p = 0.018) assessed after 12 months. On the other hand, an inverse relationship between serum FSH and appendicular lean mass index/FBM ratio was observed ( r = −0.64, p = 0.001). This is an ancillary study of a prospective trial and this is the main limitation. Conclusions: FSH serum levels after ADT could have an impact on body composition, in particular on FBM. Therefore, FSH could be a promising marker to monitor the risk of sarcopenic obesity and to guide the clinicians in the tailored evaluation of body composition in PC patients undergoing ADT. Funding: This research was partially funded by Ferring Pharmaceuticals. The funder had no role in design and conduct of the study, collection, management, analysis, and interpretation of the data and in preparation, review, or approval of the manuscript. Clinical trial number: clinicalTrials.gov NCT03202381 , EudraCT Number 2016-004210-10.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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