Examining variations in body composition among patients with colorectal cancer according to site and disease stage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Patients with colorectal cancer (CRC) often exhibit changes in body composition (BC) which are associated with poorer clinical outcomes. Many studies group colon and rectal cancers together, irrespective of staging, potentially affecting assessment and treatment strategies. Our study aimed to compare BC in patients with CRC focusing on tumor location and metastasis presence. A total of 635 individuals were evaluated, with a mean age of 61.8 ± 12.4 years and 50.2% female. The majority had rectal cancer as the primary cancer site (51.0%), and 23.6% had metastatic disease. The first regression model showed tumor site and metastasis as independent factors influencing skeletal muscle (SM), skeletal muscle index (SMI), and visceral adipose tissue variability (all p values < 0.05). The second model, adjusted for BMI, indicated tumor site as the primary factor affecting SMI variations (adjusted R 2 = 0.50 p < 0.001), with colon tumors inversely associated with SM (standardized β − 2.15(− 3.3; − 0.9) p < 0.001). A third model, considering all the confounders from the directed acyclic graphs, was constructed and the found association remained independent. Our findings highlight significant BC variations in patients with CRC, influenced by tumor location and metastases presence, underscoring the need for location-specific assessment in CRC management.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».