Tworzenie bloków Gutenberg z użyciem ChatGPT.

Zobacz kurs

Podstawy AWS.

Automatyzacja procesów z Make.com

WordPress z AI i Model Context Protocol

WordPress z AI i Model Context Protocol

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Zobacz więcej
Jak działa RAG? Proste wytłumaczenie systemu niezbędnego we współczesnej firmie

Jak działa RAG? Proste wytłumaczenie systemu niezbędnego we współczesnej firmie

Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Zobacz więcej

Rola Sarkopenii w Kontekście Nowotworów i Radioterapii: Nowoczesne Podejścia i Wyzwania

Artykuł źródłowy pochodzi z portalu PubMed. Oryginalny tytuł to:

Artykuł przedstawia systematyczny przegląd dotyczący związku między sarkopenią a wynikami przeżycia u pacjentów leczonych za pomocą radioterapii lub chemioradioterapii. Sarkopenia, określana jako zwyrodnieniowa utrata masy i siły mięśniowej, jest coraz częściej uznawana za biomarker prognostyczny w różnych typach nowotworów. Badanie objęło analizę 26 studiów i 5,784 pacjentów, wykazując mieszane wyniki dotyczące znaczenia prognostycznego sarkopenii, co…

Zobacz Abstrakt

Radiother Oncol. 2024 Dec 6:110663. doi: 10.1016/j.radonc.2024.110663. Online ahead of print.

ABSTRACT

Sarcopenia describes the degenerative loss of muscle mass and strength, and is emerging as a pan-cancer prognostic biomarker. It is linked with increased treatment toxicity, decreased survival and significant healthcare financial burden. Systematic analyses of sarcopenia studies have focused on outcomes in patients treated surgically or with systemic therapies. There are few publications concerning patients treated with radiotherapy. This manuscript presents a pan-cancer systematic review of the association between sarcopenia and survival outcomes in patients treated with definitive (chemo-)radiotherapy. A literature search was performed, with 26 studies identified, including a total of 5,784 patients. The prognostic significance of sarcopenia was mixed. This may reflect lack of consensus in methods used to measure skeletal muscle mass and define sarcopenia. Many papers analyse small samples and present sarcopenia cutoffs optimised on the local population, which may not generalise to external populations. Recent advances in artificial intelligence allow for automatic measurement of body composition by segmenting the muscle compartment on routinely collected imaging. This provides opportunity for standardisation of measurement methods and definitions across populations. Adopting sarcopenia diagnosis into clinical workflows could reduce futile treatments and associated financial burden, by reducing treatment toxicities, and improving treatment completion, patient survival, and quality-of-life after cancer.

PMID:39647527 [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39647527/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20241209020157&v=2.18.0.post9+e462414] | DOI:10.1016/j.radonc.2024.110663 [https://doi.org/10.1016/j.radonc.2024.110663]

Wprowadzenie

Sarkopenia, która definiowana jest jako postępująca utrata masy mięśniowej oraz siły, stanowi coraz bardziej rozpoznawany problem zdrowotny na całym świecie. Dotyka ona przede wszystkim starsze osoby, ale jej objawy mogą występować również u pacjentów onkologicznych. W kontekście chorób nowotworowych, sarkopenia zyskała szczególne znaczenie, ponieważ wpływa na leczenie i rokowania pacjentów.

Sarkopenia jako biomarker prognostyczny

Sarkopenia często pełni rolę biomarkera prognostycznego w kontekście stosowania leczenia onkologicznego, w tym radioterapii. Pacjenci z rozpoznaną sarkopenią mogą być bardziej podatni na toksyczność leczenia, co może prowadzić do konieczności redukcji dawek lub przerwania terapii. Badania wskazują, że występowanie sarkopenii może wiązać się z większą częstością działań niepożądanych oraz gorszymi wynikami leczenia u pacjentów onkologicznych.

Przegląd badań dotyczących radioterapii

Analiza literatury ukazuje wyniki badań skupiających się na sarkopenii i jej związku z radioterapią. Oceniono 26 badań, obejmujących 5784 pacjentów, co pozwoliło na zgromadzenie szerokiego zakresu danych. Wyniki badań były mieszane, co podkreśla złożoność oceny wpływu sarkopenii na wyniki radioterapii.

Problemy pomiarowe

Jednym z głównych wyzwań w badaniach dotyczących sarkopenii są problemy związane z pomiarem masy mięśniowej. Obecnie nie istnieje jednolity konsensus co do metod pomiarowych, co prowadzi do różnorodności wyników badań. Techniki oceny masy mięśniowej, takie jak tomografia komputerowa (CT) czy rezonans magnetyczny (MRI), nie zawsze są dostępne, co ogranicza jednolitość badań klinicznych.

Możliwości związane z sztuczną inteligencją

Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w badaniach nad sarkopenią może otworzyć nowe możliwości w zakresie automatycznych pomiarów składu ciała i analizy wyników. AI pozwala na efektywniejsze przetwarzanie danych obrazowych, co może prowadzić do bardziej precyzyjnych pomiarów masy mięśniowej.

Wnioski

Sarkopenia niesie ze sobą istotne konsekwencje dla pacjentów onkologicznych i ich leczenia. Integracja diagnozy sarkopenii w praktyce klinicznej może przynieść realne korzyści, w tym skuteczniejszą przewidywalność wyników leczenia oraz lepsze dostosowanie terapii do indywidualnych potrzeb pacjentów.

References

  • PMID:39647527
  • DOI:10.1016/j.radonc.2024.110663
Zamknij