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Enregistrement W4408956925 · doi:10.1002/jcsm.13759

Body Composition Assessment Provides Prognostic Information in Patients With Cancer Affected by Chronic Graft vs. Host Disease

2025· article· en· W4408956925 sur OpenAlexaff
Asmita Mishra, Ram Thapa, Kevin Bigam, Martine Extermann, Rawan Faramand, Farhad Khimani, Xuefeng Wang, Vickie E. Baracos, Joseph A. Pidala

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineHost (biology)CancerDiseaseHost factorsChronic diseaseInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Additional tools are needed to assess mortality risk among patients with cancer. Patients with chronic graft vs. host disease (cGVHD) after allogeneic haematopoietic cell transplantation (HCT) represent a high-risk cancer population with mortality risk explained by cGVHD severity, but also informed by baseline comorbidities, functional status before and after HCT, and cumulative toxicity from the procedure and its complications. Radiographic body composition metrics from CT scans have previously shown association with complications in other populations. METHODS: We examined a single-centre consecutive series (2005-2016) of HCT recipients with cGVHD and CT-scans immediately proximal to cGVHD diagnosis to investigate association of radiographic body composition measures and mortality. Skeletal muscle index (SMI) and fat index (FI) were quantified on CT imaging at the 3rd lumbar (L3) and 4th thoracic (T4) vertebra. SM Hounsfield units (HU) were obtained to evaluate SM density. Cut points for SMI were from literature and cut points for FI were established by sex-specific optimal stratification. RESULTS: A total of n = 113 patients met the inclusion criteria for this analysis, aged 51.2 ± 10.5(SD) years and predominantly male (n = 71, 63%) and diagnosed with NHL (n = 110, 97%). Onset cGVHD NIH overall severity was mild in N = 56 (49%), moderate in 44 (38%) and severe in 15 (13%), with median time to cGVHD onset after HCT of 173 days [IQR 122;295]. A CT scan at 77 days [IQR 33;202] post HCT was selected for analysis. In multivariate analysis, CT-defined body fat ≥ 35% was independently associated with increased mortality (HR 2.094 (95% CI 1.060, 4.136), p = 0.033) overall. Patients of male sex had higher FI than females and showed a more prominent association between high FI and mortality. SMI as well as other indices of adiposity were not associated with survival in multivariable analysis including BMI, sarcopenic obesity and low skeletal muscle radiodensity. In exploratory analyses, we demonstrated similar results per CT chest at T4, suggesting possible future application to a larger HCT population. CONCLUSIONS: These data support that radiographic body composition measures provide prognostic information among patients with cancer affected by cGVHD post-HCT and suggest that high body fat % is a promising candidate for future study. These findings suggest that low skeletal muscle mass alone does not predict for poor outcomes in HCT patients with cGVHD as previously described in other cancers. Independent validation of this work is needed, including further studies based on CT chest to enhance application to a larger HCT population.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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