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Enregistrement W4407365476 · doi:10.1002/cnr2.70147

<scp>BMI</scp> Association With Treatment Outcomes in Head and Neck Cancer Patients Receiving Immunotherapy: A Comprehensive Review and Meta‐Analysis

2025· review· en· W4407365476 sur OpenAlexaboutno aff
Sakditad Saowapa, Natchaya Polpichai, Pharit Siladech, Chalothorn Wannaphut, Manasawee Tanariyakul, Phuuwadith Wattanachayakul, Diego Olavarria Bernal, Hector Garcia Pleitez, Lukman Tijani

Notice bibliographique

RevueCancer Reports · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésMedicineUnderweightOverweightImmunotherapyInternal medicineBody mass indexMeta-analysisOncologyCancerSubgroup analysisHead and neck cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, immunotherapy using immune checkpoint inhibitors (ICIs) has revolutionized the treatment of advanced malignancies. As such, numerous ICIs are establishing themselves as prospective therapy alternatives for individuals with head and neck cancer (HNC). Evidence suggests a potential correlation between body mass index (BMI) and the efficacy of ICIs in cancer patients. However, this association in HNC patients subjected to immunotherapy is still unclear. AIMS: To investigate the effect of BMI on the survival outcomes of HNC patients treated with immunotherapy. METHODS: PubMed, Web of Science, and Google Scholar databases were searched extensively for records published until January 2024. Full-text articles aligned with the research objective were included, while records published in English, case reports, reviews, editorials, and studies reporting immunotherapy combined with other cancer therapies were excluded. The data required for review and analysis was abstracted in Excel files by two independent reviewers. Additionally, data synthesis was carried out using the Review Manager program, and evaluation of methodological quality was done with the Newcastle Ottawa scale. The statistical analyses were stratified according to the BMI values, of which patients were categorized as follows: Obese (BMI ≥ 27.5), non-obese (BMI < 27.5), overweight (BMI: 23.5-27.5), underweight (BMI < 18.5), normal (BMI: 18.5-23.5), low (BMI < 20), and high (BMI ≥ 20). RESULTS: Only six studies were reviewed and analyzed. A subgroup analysis of data from these studies showed that obese HNC patients on immunotherapy had significantly better overall survival (OS) rates than non-obese patients (HR: 0.51; 95% CI: 0.29-0.93; p = 0.03). However, the progression-free survival (PFS) was statistically similar between obese and non-obese patients (HR: 0.72; 95% CI: 0.39-1.33; p = 0.30). In addition, when BMI was stratified as either low or high, no significant difference was observed in the OS and PFS of HNC patients (HR: 0.99; 95% CI: 0.59-1.66; p = 0.97 and HR: 0.93; 95% CI: 0.61-1.41; p = 0.42, respectively). Similarly, the statistical analyses showed that overweight patients have similar OS and PFS as patients with normal BMI (HR: 0.53; 95% CI: 0.15-1.92; p = 0.33 and HR: 0.55; 95% CI: 0.20-1.52; p = 0.25, respectively). In contrast, underweight patients demonstrated poor OS and PFS (HR: 2.56; 95% CI: 1.29-5.12; p = 0.008 and HR: 2.76; 95% CI: 1.17-6.52; p = 0.02, respectively). DISCUSSION AND CONCLUSION: Obese HNC patients on immunotherapy tend to have improved OS than non-obese patients, while underweight patients have worse clinical prognoses than those with normal or above BMI.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
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)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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