Malnutrition and patient-reported quality of life determine short-term prehabilitation outcomes and patients’ body composition – early results of the prospective EPPIC prehabilitation trial in oesophageal and pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Prehabilitation improves outcomes in several malignancies, its role in oesophageal and pancreatic cancer is unclear. The EPPIC trial evaluates an out-patient prehabilitation program in oesophageal (EC) and pancreatic (PDAC) cancer prior to resection. Patients and Methods: The EPPIC trial is a prospective feasibility trial. Baseline parameters, frailty, nutrition status, physical fitness, and quality of life are evaluated. Prior to surgery, patients receive individualized out-patient nutrition therapy, and complete APP-based physical therapy and breathing exercises over a two-week period. Patients’ routine CT scans are automatically segmented with a validated AI-based body composition algorithm. Baseline parameters, nutrition and functional status as well as quality of life and CT-derived body composition measures were available for time of study enrolment and 3 months follow-up. Results: 53 patients were enrolled, mean age was 65 y (STD 9.92). Preoperatvely, mean BMI was 26.9 kg/m2 (STD 5.4), mean weight loss during the past 6 months was 7.4kg (STD 7.5). 20.7% of patients were diagnosed as frail (CRF>3), malnutrition (NRS>2) was present in 26.4% of patients, and 15.1% had sarcopenia (SARC-F>3) preoperatively. Sarcopenia in functional testing (p≤0.001) and frailty (p≤0.001) were associated with impaired quality of life (EORTC-QLQ-C30). In patients with malnutrition, there was a trend for higher rates of visceral (VAT) (0.76 vs. 0.55, p=0.089) and a decrease in subcutaneous fat tissue (SAT) (0.51 vs. 0.59, p=0.048). Patients with impaired quality of life had lower overall muscle to adipose tissue ratios (0.52 vs. 0.82, p=0.050), higher levels of intramuscular fat deposits (0.24 vs. 0.16, p=0.008) and a trend for visceral fat deposits (0.037 vs. 0.032, p=0.088). At three months follow-up, patients with malnutrition were more likely to lose total muscle volume (-1.22 vs. -0.19, p=0.026). Patients with impaired quality of life at diagnosis experienced a more pronounced reduction of total (-4.64 vs. -1.11, p=0.004) and SAT (-7.63 vs. -2.59, p=0.004). Conclusion: First results showed a close association of patients’ frailty, nutrition and functional status with patient-reported quality of life. Body composition analysis confirms unique detrimental body composition profiles for patients with malnutrition and impaired quality of life that were identified as major determinants of short-term outcomes after prehabilitation. Publication History Article published online: 04 September 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».