Muscle matters: Prognostic implications of malnutrition and muscle health parameters in patients with cancer. A secondary analysis of a randomised trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low muscle mass and malnutrition are independently associated with an increased risk of adverse outcomes in patients with cancer. However, it is not yet clear which parameter is most indicative of these risks. This study investigates the prognostic significance of different parameters reflecting malnutrition and muscle health in a well-characterised oncology population at nutritional risk. METHODS: This preplanned secondary analysis included patients with cancer from a Swiss-wide, randomised-controlled nutritional trial. We investigated associations among malnutrition markers (i.e., malnutrition diagnosis based on modified Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria, albumin concentration) and muscle health markers (i.e., hand grip strength, computed tomography (CT)-based muscle mass and radiodensity) with 180-day all-cause mortality (primary outcome). RESULTS: We included 269 patients with a main admission diagnosis of cancer and available CT scans. In a mutually adjusted model, four parameters contributed to risk assessment including modified malnutrition diagnosis (GLIM) (HR 1.78 (95%CI 1.17 to 2.69), p = 0.007, AUC 0.58), low albumin concentration (HR 1.58 (95%CI 1.08 to 2.31), p = 0.019, AUC 0.62), low handgrip strength (HR 2.05 (95%CI 1.43 to 2.93), p = 0.001, AUC 0.62) and low muscle radiodensity (HR 1.39 (95%CI 0.90 to 2.16), p = 0.139, AUC 0.63). Combining these parameters resulted in a model with high prognostic power regarding 180-day mortality (overall AUC 0.71). CONCLUSIONS: In this study of inpatients with cancer at nutritional risk, several malnutrition and muscle health parameters emerged as independent prognostic indicators for mortality. The use of these parameters may improve risk stratification and guide nutritional interventions in this vulnerable population. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, number NCT02517476.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».