Prognostic impact of body composition in hepatocellular carcinoma patients with immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aims to examine the possible relationship between body composition parameters, sarcopenia, and clinical outcomes in hepatocellular carcinoma (HCC) patients who received immune checkpoint inhibitor (ICI) treatment.Methods Three online databases, including Embase, PubMed, and the Cochrane Library, were thoroughly searched for literature describing the relationship between body composition parameters, sarcopenia, and outcomes of ICI-treated HCC patients from the start of each database to 21 January 2024. The Newcastle-Ottawa Scale was used to rate the quality of the studies. The assessed outcomes included hazard ratio (HR) for OS and PFS, as well as odds ratio (OR) for ORR and DCR.Results This analysis included a total of 15 articles with a combined patient cohort of 1543 individuals. The results demonstrated that HCC patients with low skeletal muscle index (SMI) had significantly inferior OS (HR: 1.68, p < 0.001), PFS (HR: 1.45, p < 0.001), ORR (OR: 0.64, p = 0.044), and DCR (OR: 0.58, p = 0.009) compared to those with high SMI. The presence of sarcopenia in HCC patients was significantly related to poorer OS (HR: 1.63, p < 0.001) and PFS (HR: 1.48, p < 0.001), as well as a lower ORR (OR: 0.64, p = 0.020) and DCR (OR: 0.58, p = 0.007) in comparison to those without sarcopenia. Subgroup analysis demonstrated that these findings were consistent with the multivariate analysis. Moreover, high subcutaneous adipose index (SAI) levels were associated with better OS (HR: 0.46, p = 0.001) and PFS (HR: 0.68, p = 0.021) than those with low SAI levels.Conclusion The presence of sarcopenia and low SMI in HCC patients undergoing treatment with ICIs was found to be related to inferior treatment response and reduced long-term effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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)
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 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 ».