Assessing cachexia in obesity: contradiction or perfectly possible?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Existing definitions of clinically important weight loss in patients with cancer do not specifically address weight loss in patients who are obese at presentation. This review explores the clinical impact of weight loss and depletion of the skeletal muscle mass (i.e., criteria defining cancer cachexia), in patients with obesity. RECENT FINDINGS: Overweight and obese BMI values are shown by many recent studies to pose a survival advantage in patients with cancers of advanced stage, when compared with BMI in normal and underweight ranges. The classification of cancer-associated weight loss has evolved, and current grading schemes evaluate the impact of weight across the range of BMI values. Weight loss is associated with mortality in patients with BMI more than 30 kg/m 2 , however this is to a much lesser degree than in patients with lower BMI values. Diagnostic imaging permits the precise assessment of skeletal muscle index (SMI) in patients with cancer, and it has been clearly shown that while usually quite muscular, obese patients can have profound muscle depletion (i.e., sarcopenia), independent of the presence of weight loss. Muscle depletion associates strongly with mortality in obese patients, as well as with complications of cancer surgery and systemic therapy. SUMMARY: It would seem contradictory to diagnose concurrent obesity and cachexia, as these terms represent opposite ends of the weight spectrum. Weight loss can occur in anyone with cancer, however its priority for clinical management may be lesser in obese versus low body weight individuals. Sarcopenic obesity is strongly associated with a poor clinical outcome and deserves further research, diagnosis in clinical practice, and new strategies for mitigation.
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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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».