Impact of Body Composition on Progression-Free Survival in Patients with Metastatic Breast Cancer Treated with Ribociclib
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to determine whether body composition parameters affect progression-free survival (PFS) in patients with hormone receptor positive and HER-2 negative metastatic breast cancer treated with ribociclib as first-line therapy. Materials and methods: It was designed as a single-center, retrospective study; therefore, its generalizability is limited. At the start of treatment, 18F-FDG PET/CT scans were performed on patients, and subcutaneous adipose tissue (SAT) and visceral adipose tissue (VAT) volume, SAT and VAT SUV (standardized uptake value) mean, SAT and VAT index, skeletal muscle index (SMI), and skeletal muscle radiodensity (SMD) were calculated at the L3 vertebra level. The albumin-myosteatosis gauge (AMG) was defined as SMD × albumin. Results: The study included 73 participants. Increased SAT and VAT volumes were associated with worse PFS (23.4 vs. 35.5 months, p: 0.015; 25.4 vs. 33.3 months, p: 0.114). However, in the multivariable cox regression analysis for progression free survival (PFS), an increase in SAT volume [HR 4.96; p: 0.038)] and SAT SUV mean [HR 2.99; p: 0.016)] were identified as independent risk factors. Conclusions: It should be noted that in patients treated with ribociclib, increases in SAT volume and SAT SUV mean are independent risk factors for PFS.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».