Prognostic value of body adipose tissue parameters in cancer patients treated with immune checkpoint inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aims to explore the relationship between body adipose tissue characteristics and clinical outcomes in cancer patients receiving immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy. Methods We conducted an extensive literature search across three major online databases—Embase, PubMed, and the Cochrane Library—to identify studies examining the link between body adipose tissue and treatment outcomes in cancer patients undergoing ICI therapy, from the inception of each database until February 20, 2024. The quality of the included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. The primary outcomes analyzed were hazard ratios (HRs) for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS), as well as odds ratios (ORs) for disease control rate (DCR). Pooled estimates and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Results A total of 23 studies were included, encompassing 2741 cancer patients. The analysis revealed that patients with higher levels of visceral adipose tissue (VAT) exhibited significantly improved OS (HR: 0.72, 95% CI: 0.59–0.89, p < 0.001) and PFS (HR: 0.80, 95% CI: 0.67–0.96, p = 0.015), along with a higher DCR (OR: 1.81, 95% CI: 1.26–2.60, p = 0.001), compared to those with lower VAT levels. Additionally, increased subcutaneous adipose tissue (SAT) levels were associated with significantly better OS (HR: 0.69, 95% CI: 0.58–0.82, p < 0.001) and PFS (HR: 0.82, 95% CI: 0.68–1.00, p = 0.049), and a higher DCR (OR: 1.99, 95% CI: 1.15–3.44, p = 0.014). Elevated total adipose tissue (TAT) levels were also linked to longer OS (HR: 0.73, 95% CI: 0.55–0.97, p = 0.028). However, a higher visceral-to-subcutaneous adipose tissue ratio (VSR) was associated with a shorter OS (HR: 1.43, 95% CI: 1.09–1.87, p = 0.010). No significant relationship was found between TAT (HR: 0.81, 95% CI: 0.54–1.23, p = 0.332) and VSR (HR: 1.20, 95% CI: 0.95–1.51, p = 0.131) with PFS in ICI-treated patients. Conclusion This study highlights the prognostic relevance of VAT and SAT in predicting treatment response and survival outcomes in cancer patients receiving ICIs. These findings suggest that assessments of VAT and SAT should be incorporated into prognostic evaluations for this patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».