Body composition as a prognostic factor in cholangiocarcinoma: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
This investigation seeks to scrutinize the relationships between body composition metrics and the clinical outcomes observed in patients with cholangiocarcinoma (CCA). A comprehensive exploration was conducted across three prominent online databases: Embase, PubMed, and the Cochrane Library. This endeavor spanned the entirety of each database up to the cutoff date of September 29, 2023. To evaluate the quality of the included studies, the Newcastle-Ottawa scale was employed. This comprehensive analysis included a total of 26 articles with a combined patient cohort of 4398 individuals. The results demonstrated that CCA patients with low skeletal muscle index (SMI) had significantly inferior OS (HR: 1.93, p < 0.001) and RFS (HR: 2.02, p < 0.001), as well as a higher incidence of postoperative complications (OR: 1.69, 95% CI: 1.20-2.38, p < 0.001) compared to those with high SMI. The presence of sarcopenia in CCA patients was significantly related to poorer OS (HR: 1.96, p < 0.001) and RFS (HR: 2.05, p < 0.001), and a higher rate of postoperative complications (OR: 1.39, p = 0.049) in comparison to those without sarcopenia. Moreover, lower psoas muscle index (PMI) and myosteatosis were associated with shorter OS (PMI, HR: 1.56, p < 0.001; myosteatosis, HR: 1.49, p = 0.001) and RFS (PMI, HR: 2.16, p < 0.001; myosteatosis, HR: 1.35, p = 0.023). Our findings highlight incorporating body composition screening into clinical practice can help develop treatment strategies and optimize perioperative care, potentially improving patient outcomes.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».