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Enregistrement W4414242451 · doi:10.1249/01.mss.0001159080.23301.b1

Effects Of Exercise Training On Body Composition And Sarcopenia In People With Advanced Lung Cancer

2025· article· en· W4414242451 sur OpenAlexaffabout
Ignacio Catala Vilaplana, Gillian V. H. Smith, Rafael A. Fujita, Kendra Zadravec, N. Fujisawa, Janessa Laskin, Pat G. Camp, Sarah Yeo, Kelly MacKenzie, Ying Wang, Kristin L. Campbell

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaSkeletal muscleAdipose tissueBody mass indexLung cancerLean body massCutoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcopenia is characterized by progressive skeletal muscle loss and has been associated with increased morbidity and mortality in patients with advanced lung cancer. Exercise interventions have demonstrated significant clinical benefits for patients with advanced cancer. PURPOSE: This study assessed the effect of a virtual exercise intervention for patients with advanced lung cancer on body composition, including skeletal muscle mass. METHODS: 27 participants with advanced lung cancer (median age = 66 years) undergoing systemic therapy in British Columbia, Canada participated in a 12-week supervised group exercise program delivered twice a week via Zoom. The 30-second sit-to-stand (30s STS) and 8-foot timed up and go (TUG) test were assessed at baseline and post-intervention. Changes in body composition were measured using pre- and post-intervention abdominal computed tomography (CT) scans. Height-adjusted muscle quantity was measured as skeletal muscle index (SMI), and muscle quality was measured as skeletal muscle density (SMD) and skeletal muscle gauge (SMG), which is SMI multiplied by SMD. Quantities of visceral adipose tissue (VAT), subcutaneous adipose tissue (SAT), and intermuscular adipose tissue (IMAT) were also measured. CT-derived sarcopenia was defined using body mass index (BMI) and sex-specific SMI cutoff points. Performance-derived sarcopenia was defined using sex-specific TUG and 30s STS cutoff points. Finally, combination-derived sarcopenia was defined using sex-specific cutoff points of the 30s STS, SMI, and SMD. Paired t-tests were used to assess pre- and post-intervention changes in body composition scores. RESULTS: SMI increased from 43.1cm2/m2 to 44.0cm2/m2 (p = 0.033). There were no significant changes in SMD, SMG, SAT, VAT, or IMAT. The percentage of participants that met the criteria for sarcopenia decreased from 73% at baseline to 64% post-intervention for CT-derived sarcopenia, 91% to 82% for physical performance-derived sarcopenia, and remained constant at 82% for combination-derived sarcopenia. CONCLUSION: A 12-week virtually supervised exercise program for patients with advanced lung cancer improved the quantity of skeletal muscle and decreased the proportion of participants categorized as sarcopenic, using body composition and physical performance. Supported by: This work was supported by BC Lung [UBC Number F21-00722] and the BC Cancer Foundation (UBC Number F23-05978). R. A. Fujita was supported by the Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES PrInt, grant 30/2022, process #88887.695669/ 2022-00).

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)0,003
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,392 · 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'admission2
Résumé présentoui

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