Association of body composition, tumor-specific assessment, and patient demographics at diagnosis with 90-day and overall survival in esophageal cancer patients in a global population
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to define baseline variation and clinical correlates of body composition in a large international cohort of patients undergoing esophagectomy for cancer. Patients who underwent esophagectomy in 14 high-volume centers between 2007 to 2019 were eligible for inclusion. Skeletal muscle, visceral and subcutaneous adipose tissues within computer tomography images (L3 axial image), acquired routinely at diagnosis, were analyzed in accordance with a standardized protocol. In total, 1716 patients were recruited from three global regions: North America (22%), Europe (55%), and Asia (23%). Patients were predominantly male (79.5%) and adenocarcinoma was the most common histological subtype (66.6%). Characteristics significantly associated with levels of muscle and adiposity were global region, sex, age, and histological subtype (P < 0.001). Compared to adenocarcinoma, squamous cell carcinoma was associated with significantly lower levels of muscle and adiposity, a finding that was independent of global region, sex, and age using a multivariable linear regression model (P < 0.001). Reduced skeletal muscle and an excess of total adiposity at diagnosis was associated with increased 90-day mortality and reduced long-term survival. A prediction model including skeletal muscle, total adiposity at diagnosis and other tumor and patient specific variables was constructed to allow convenient survival prediction. This study adopts a standardized method to define international variation in parameters of body composition in esophageal cancer patients. Findings provide clinically relevant information regarding operative mortality and overall survival and can inform future guidelines for the use of body composition assessment in routine clinical practice.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».