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Baseline Body Composition Characteristics and Overall Survival in Young Women with Breast Cancer: Matched Case–Control Study Nested Within a Cohort

作者
Aynur Aktaş,Diptasree Mukherjee,Danielle M. Boselli,Brandon N. VanderVeen,Lejla Hadžikadić-Gušić,Rebecca Sheaff Greiner,Michelle L. Wallander,Declan Walsh,Kunal C. Kadakia
出处
期刊:Tomography [MDPI AG]
卷期号:12 (4): 54-54
标识
DOI:10.3390/tomography12040054
摘要

BACKGROUND/OBJECTIVES: Young women with breast cancer (aged ≤ 40 years) have distinct prognostic characteristics, yet little is known about how modifiable body composition factors influence outcomes in this age group. This study examined whether CT-derived body composition measures could identify thresholds that predict overall survival (OS). METHODS: This was a single-center, 10-year, matched case-control study nested within a cohort, utilizing retrospectively collected data. Using an institutional database (2009-2018) and the initial cohort of 112 patients, we performed a subset analysis of patients with stage I-III breast cancer at diagnosis who had available pretreatment CT scans to estimate associations with body composition metrics and OS. The final analytic dataset included 89 individuals (49 survivors and 40 deceased). CT scans at the L3 level were analyzed using Slice-O-Matic software to quantify visceral (VAT), subcutaneous (SAT), intermuscular (IMAT), total adipose tissue (TAT), skeletal muscle density (SMD), skeletal muscle gauge (SMG), and skeletal muscle index (SMI). Cox proportional hazard models determined optimal cutpoints for OS. Multivariable models included adjustments for disease stage and hormone receptor status. RESULTS: < 0.05), while no cutpoints were identified for other variables. CONCLUSIONS: These findings show that muscle fat infiltration and reduced muscle quality have important prognostic value in young women with breast cancer. Exploratory cutpoints derived from routine staging CT scans may help inform risk stratification and generate hypotheses for targeted nutritional or exercise interventions, but require validation in larger, independent cohorts before clinical application.

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