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Enregistrement W4402662239 · doi:10.1249/01.mss.0001061984.67083.9b

The Impact Of Muscle And Adipose Tissue On Colon Cancer Survival

2024· article· en· W4402662239 sur OpenAlexaff
Gillian V. H. Smith, Hannah K. Schulte, Howard J. Lim, Gillian E. Hanley, Kristin L. Campbell

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgarySpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueColorectal cancerCancerMedicineInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low muscle mass at diagnosis is associated with decreased survival of colon cancer, but there is increasing interest in how muscle density and adipose tissue volumes affect cancer outcomes. Muscle density is a measure of muscle quality that describes the lipid infiltration in the muscle, with increased density correlating to increased muscle strength. PURPOSE: The project aims to determine the effect of muscle mass, muscle density and adipose tissue volume on stage III colon cancer recurrence-free survival. METHODS: Computed tomography (CT) scans from the time of diagnosis were used from individuals treated for stage III colon cancer at BC Cancer from 2012 to 2016. CT images at the level of the third lumbar vertebrae were used to estimate whole-body values using the automated image analysis software Slice-O-Matic (Tomovision, Magog, QC). CT-based body composition allows more in-depth analysis than the common measure of body mass index (BMI), which is height-adjusted weight. Muscle quantity is measured as skeletal muscle index (SMI), and quality is measured as skeletal muscle density (SMD). Visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue (SAT) volumes were also measured. SMI is the cross-sectional muscle area divided by squared height, and SMD is the average attenuation of the muscle in Hounsfield units (HU). The cohort was stratified based on disease-free survival at 3 years (yes or no), and independent t-tests were performed for each body composition variable. RESULTS: The study included 350 individuals. The mean BMI was 27.1 kg/m2, SMI was 47.2 cm2/m2, SMD was 38.2 HU, VAT was 156.0 cm2 and SAT was 210.9 cm2. Individuals who experienced a recurrence or death within 3 years of diagnosis had significantly higher VAT (175.5 vs 148.1cm2, p = .047) and SAT (232.0 vs 202.3cm2, p = .045), and significantly lower SMD (36.2 vs 39.0 HU, p = .011). No significant differences were found for BMI (26.9 vs. 27.7 kg/m2, p = .25) or SMI (47.4 vs. 47.2, p = .89). CONCLUSION: Adipose tissue volumes and measures of muscle quality can both be used as prognostic factors in stage III colon cancer. Higher VAT and SAT volumes and lower muscle density predict shorter disease-free survival. These findings could inform the development of supportive care interventions to increase colon cancer survival. BC Cancer Foundation

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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