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IJS:用 L3-CT 评估术前低骨骼肌质量指数,作为胰腺癌手术患者临床结局的预后指标

2024-01-02 Bob Wang MedSci原创 发表于上海

应及时评估SMI,作为PC可切除患者OS的预测指标。需要进行研究,以评估维持/增加骨骼肌质量的营养方案,以开发一种个性化的营养方法,以改善临床结果。

胰腺癌(Pancreatic cancer, PC)是世界范围内最常见、最致命的癌症之一,5年生存率为6-10%。PC患者通常被诊断为晚期疾病,因为在癌症仍处于局部状态时缺乏特异性和可识别的症状。目前在无症状的成年人群中筛查PC并不有效。尽管在过去的十年中,治疗方法的疗效有所提高,但自诊断以来,通过个性化治疗来优化结果仍然是一个挑战。

只有不到20%的患者有资格进行可切除手术。在胰腺手术中,改善的范围包括术后高发病率和无法统一地将手术成功转化为长期生存。最近,肌肉减少症被认为是影响可切除PC患者发病率和死亡率的一个负面预后因素。肌肉减少症以肌肉力量、数量或质量低为特征。一些方法和仪器,如生物电阻抗分析(BIA)、人体测量和双能x线吸收测量(DXA),已被用于确定肌肉质量的数量和质量及其对患者疾病的影响。

PC患者在胰腺疾病阶段进行的计算机断层扫描(CT)也用于分析身体成分,特别是用于骨骼肌质量评估。骨骼肌指数(SMI)是利用第三腰椎(L3)肌肉质量的CT扫描图像中获得的骨骼肌面积(SMA)/高度2计算得出的,是癌症人群死亡率的重要预测指标。考虑到用于评估肌肉减少症的方法数量众多,有必要对科学文献进行系统、大规模和均匀的综合,以确定术前阶段的可靠工具。

2023年12月11日发表在International Journal of Surgery的系统综述和荟萃分析,旨在评估评估L3 CT扫描测量的低骨骼肌指数作为临床结果的预后术前指标的可靠性,如可切除PC患者的总生存期(OS)、无复发生存期(RFS)、术后胰瘘(POPF)、发病率、术后住院时间(P-LOS)和30天死亡率。

搜索了三个电子数据库(PubMed、Web of Science和Scopus),以寻找截至2023年5月发表的文章。进行了重复的标题和摘要、全文筛选和数据提取。对总体生存率(OS)、无复发生存率(RFS)、术后胰腺瘘(POPF)、发病率和术后停留时间(P-LOS)进行了荟萃分析。评估了偏见的风险。

研究结果显示,从11项研究中总共确定了2942名PC患者。在50.9%的PC可切除患者中发现术前低SMI。术前低SMI与调整后的OS显著相关(调整后的HR,1.52;95%CI 1.25-1.86,P<0.0001)。术前低SMI和RFS、POPF数量、显著发病率和P-LOS之间没有发现显著关联(P>0.05)。

图1:系统审查和元分析(PRISMA)的首选报告项目流程图

综上所述,荟萃分析表明术前L3-CT扫描低SMI与胰腺手术患者较差的OS相关。术前诊断性CT扫描测量的低肌肉量影响了一半以上可切除PC的患者。然而,没有发现低肌肉量与术后预后之间的显著关联。由于CT图像很容易用于分析,不需要额外的费用、负担或对PC患者进一步的辐射暴露,CT定义的肌肉减少症应该由多学科肿瘤委员会定期评估和及时讨论,包括临床营养团队——医生或营养师——来照顾更多的脆弱患者,特别是在手术的情况下。

原文出处

Raoul, Pauline RDa; Cintoni, Marco MDa,b; Coppola, Alessandro MDc; Alfieri, Sergio MD, PhDd,e; Tortora, Giampaolo MD PhDd,f; Gasbarrini, Antonio MD PhDb,d,g; Mele, Maria Cristina MDa,b,d; Rinninella, Emanuele MD PhDa,b,d. Preoperative low skeletal muscle mass index assessed using L3-CT as a prognostic marker of clinical outcomes in pancreatic cancer patients undergoing surgery: A systematic review and meta-analysis. International Journal of Surgery ():10.1097/JS9.0000000000000989, December 11, 2023. | DOI: 10.1097/JS9.0000000000000989

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    2024-05-25 ms8000001895871485 来自天津

    为什么是用身高对骨骼肌面积进行标准化呢?两者有什么关联吗?

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    不错,学习了。

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    2024-01-02 ms4000000886879385 来自吉林省

    系统学习了疾病预防控制

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