Anthropometrics, cancer risks, and survival outcomes in adult patients with glioma – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The association between anthropometric measures including BMI, height and cancer has been widely discussed. However, the role of these in the development and prognosis of glioma remains controversial. We aimed to study these relationships. Methods We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) reporting guideline. Papers reporting relationship between anthropometric measures and the risk of glioma, both incidence and survival, were considered relevant. Those published until January 31, 2024, were selected from PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library. Studies were evaluated according to the modified Newcastle Ottawa Scale. Hazard ratios, relative risks, and 95% confidence intervals were pooled and synthesized using a random effects model. Results Among 940 screened articles, 23 were selected. Taller height was significantly associated with an increased risk of both glioma (HR per 10 cm, 1.19; CI, 1.16 to 1.23) and glioblastoma (HR per 10 cm, 1.25; CI, 1.18 to 1.31). Higher BMI was positively correlated with an increased risk of glioma, both in categorical (RR, 1.08; CI, 1.03 to 1.12) and continuous measures (HR per 5 kg/m2, 1.01; CI, 1.00 to 1.03). Glioblastoma demonstrated a higher incidence risk (HR per 5 kg/m2, 1.02; 95% CI 1.00 to 1.05) and better survival outcomes (HR 0.75; 95% CI 0.59 to 0.96) with increasing BMI. Conclusion This study provides critical insights into the relationship between glioma and anthropometric measures. Glioma and glioblastoma were associated with these measures in terms of both incidence and survival. Further research is necessary to uncover the mechanisms and develop preventative or therapeutic strategies.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».