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Enregistrement W4396834098 · doi:10.1038/s41598-024-61790-0

Examining variations in body composition among patients with colorectal cancer according to site and disease stage

2024· article· en· W4396834098 sur OpenAlexaff
Mayra Laryssa da Silva Nascimento, Nithaela Alves Bennemann, Iasmin Matias de Sousa, Mara Rúbia de Oliveira Bezerra, Gabriela Villaça Chaves, Sara Maria Moreira Lima Verde, Sílvia Fernandes Maurício, José Barreto Campello Carvalheira, Maria Carolina Santos Mendes, Ana Lucia Miranda, Jarson Pedro da Costa Pereira, Marı́a Cristina González, Carla M. Prado, Ana Paula Trussardi Fayh

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésColorectal cancerMedicineConfoundingInternal medicineMetastasisOncologyStage (stratigraphy)CancerBody mass indexDiseaseAdipose tissueDistant metastasisGastroenterologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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