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Enregistrement W4407922407 · doi:10.1186/s12885-025-13760-6

Association of phenotypic age acceleration with all-cause and cause-specific mortality among U.S. cancer survivors: a retrospective cohort study

2025· article· en· W4407922407 sur OpenAlexaff
Xiaoqiang Liu, Yubin Wang, Yingxuan Huang, Chanchan Lin, Boming Xu, Yilin Zeng, Peizhong Chen, Xiaobo Liu, Yisen Huang

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesFujian Medical UniversityChina Scholarship Council
Mots-clésMedicineSurgical oncologyRetrospective cohort studyCancerOncologyCohortInternal medicineDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer survivors may experience accelerated biological aging, increasing their risk of mortality. However, the association between phenotypic age acceleration (PAA) and mortality among cancer survivors remains unclear. This study aimed to evaluate the relationship between PAA and all-cause mortality, cancer-specific mortality, and non-cancer mortality among adult cancer survivors in the United States. METHODS: We utilized data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) from 1999 to 2018, including 2,643 (unweighted) cancer patients aged ≥ 20 years. Phenotypic age was calculated using ten physiological biomarkers, and the residuals from regressing phenotypic age on chronological age (age acceleration residuals, AAR) were used to determine PAA status. Participants were divided into PAA and without PAA groups based on the sign of the residuals. Weighted Cox proportional hazards regression models were used to assess the association between PAA and mortality, adjusting for demographic characteristics, lifestyle factors, and comorbidities. Restricted cubic spline (RCS) models were employed to explore the dose-response relationship between AAR and mortality. RESULTS: Over a median follow-up of 9.16 years, 991 (unweighted) participants died. After adjusting for multiple covariates, PAA was significantly associated with increased risks of all-cause mortality (HR = 2.07; 95% CI: 1.69-2.54), cancer-specific mortality (HR = 2.15; 95% CI: 1.52-3.04), and non-cancer mortality (HR = 2.06; 95% CI: 1.66-2.57). Each one-unit increase in AAR was associated with a 4% increase in the risk of all-cause, cancer-specific, and non-cancer mortality (HR = 1.04; 95% CI: 1.03-1.05). RCS models indicated a linear dose-response relationship between AAR and mortality. CONCLUSIONS: Among U.S. adult cancer survivors, PAA is significantly associated with all-cause, cancer-specific, and non-cancer mortality. PAA may serve as an important biomarker for predicting prognosis in cancer survivors.

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 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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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