Thoracic muscle mass predicts survival among patients with locally advanced esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background & aims There is limited literature evaluating muscle mass at the fourth thoracic (T4) vertebrae using computed tomography (CT) images, with no studies evaluating T4 muscle mass in esophageal cancer. Methods In this retrospective cohort study, body composition analysis using skeletal muscle index (SMI) was conducted at T4 and L3. Overall survival (OS) and disease-free survival (DFS) were evaluated using Kaplan–Meier curves and log-rank tests, as well as multivariable cox proportional hazards models. Correlation analysis and evaluation of fixed and proportional bias was conducted. Low muscle mass was defined by the lowest quartile of the SMI distribution from the post-neoadjuvant CT: <30.4 cm 2 /m 2 (females) and <42.2 cm 2 /m 2 (males) for L3, and <35.4 cm 2 /m 2 (females) and <52.6 cm 2 /m 2 (males) for T4. Results Of the 120 patients included, eight (8.2 %) patients had T4-low muscle mass at the staging CT which increased to 25 (25.8 %) at the post-neoadjuvant CT. On multivariable analysis, T4-low muscle mass was associated with worse overall survival (OS) (HR 2.51, 95 % CI 1.47–4.29, p=0.001) and disease-free survival (DFS) (HR 1.88, 95 % CI 1.09–3.24, p=0.022). T4-SMI was higher than L3-SMI at both the staging (65.4 ± 13.6 cm 2 /m 2 versus 51.1 ± 10.0 cm 2 /m 2 , p < 0.001) and post-neoadjuvant (57.8 ± 12.7 cm 2 /m 2 versus 45.8 ± 9.3 cm 2 /m 2 , p < 0.001) CT scans. The correlation (R-value) between T4 and L3 SMI was greater than 0.6 (0.62–0.81) for all staging intervals. Conclusion Our findings support using low muscle mass at T4 as a prognostic indicator for OS and DFS. These findings can be extrapolated to tumor groups, such as lung cancer, where L3-low muscle mass status is not routinely available.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».