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Enregistrement W4415475121 · doi:10.1681/asn.202533s497cc

Assessing the Effects of Immune Checkpoint Inhibitors and Pretreatment Kidney Function on Muscle Mass and Density

2025· article· en· W4415475121 sur OpenAlexaff
Susan Ziolkowski, Bryn E. Matheson, Matthias Walle, Ates Fettahoglu, M. John Gill, Steven K. Boyd, Carrie Ye

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemFunction (biology)KidneyRenal functionImmune checkpointKidney diseaseSkeletal muscle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The association between skeletal muscle wasting and immune checkpoint inhibitor (ICI) use is unknown. Chronic kidney disease (CKD) is associated with sarcopenia. The relationship between pre-treatment kidney function on change in muscle mass and density while on immunotherapy is unknown. Methods: Single center retrospective cohort study of patients with melanoma with both a baseline CT or PET-CT scan and a follow-up scan within one year (± three months). ICI users were defined as patients with stage 3 melanoma who received at least 6 months of ICI therapy. The control group, referred to as non-ICI users, consisted of patients with stage 2 melanoma who had a baseline CT or PET-CT but did not receive any ICI therapy or chemotherapy prior to their follow-up scan. Paired t tests were used to examine the change in psoas muscle cross sectional area (CSA, cm2) and psoas muscle density [PMD, Hounsfield Units (HU)] at L3 between baseline and follow-up. Independent t tests were used to determine whether there were differences in the mean change from baseline to follow-up between the non-ICI users and the ICI users. Pearson correlation was used to assess the relationship between baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR, ml/min/1.73m2) and baseline muscle measurements. Results: The mean age ± SD of patients in the non-ICI group was of 66.4 ± 12.8 years. The mean age in the ICI group was 58.4 ± 15.4 years. 76.19% of the non-ICI users were male compared to 56.25% in the ICI users. Baseline eGFR for non-ICI users was 73 ± 18 and 85 ± 20 ml/min/1.73m2 for ICI users. Baseline eGFR did not correlate with baseline CSA or PMD. The mean decline in CSA over 1 year in ICI users was -3.14 ± 16.02 and -3.11 ± 7.39 in non-ICI users. The mean decline in PMD was -3.75 ± 11.33 HU in ICI users and -0.31 ± 8.67 HU in non-ICI users. Compared to baseline values, both ICI and non-ICI users had significant difference in CSA and PMD on follow up scans. The difference in CSA and PMD were not significantly different between groups. Conclusion: Over 1-year, skeletal muscle area and density declines in both ICI users and non-ICI users. This work will inform linear regression models accounting for co-variates to further assess our findings and whether baseline eGFR modifies these associations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Résumé présentoui

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