Association of skeletal muscle quantity and quality with mortality in women with nonmetastatic breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Women with breast cancer are predisposed to muscle mass loss, to compromised muscle quality, and to decreased strength, and these abnormalities may serve as important predictors of adverse outcomes, including mortality. The aim of this study was to evaluate the possible associations between muscle mass markers, assessed by computed tomography with the phase angle (PhA) obtained by Bioelectrical impedance analysis (BIA), and health outcomes in women with breast cancer. METHODS: retrospective study with 54 women newly diagnosed with breast cancer, aged ≥ 18 years and < 65 years; histologically confirmed diagnosis of early breast cancer (stage I-III range), and in the first chemotherapy-cycled treatment. Measurements performed: anthropometric assessments, BIA, third lumbar vertebra by computed tomography (CT) and physical function (handgrip strength, gait speed test 4 m, fatigue assessment), and blood biochemical analysis. RESULTS: Lower skeletal muscle index were correlated with reduced PhA values (R² = 0.222, p = 0.0047), suggesting a worse prognosis. Logistic regression analysis showed that individuals with low muscle mass had a significantly lower likelihood of survival compared to those with normal muscle mass regardless of age and cancer stage. CONCLUSION: low muscle mass negatively affected patient survival and was associated with lower PhA values. Phase angle emerges as a promising marker of overall health and could be a valuable clinical tool in assessing prognosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».