Nutritional status of children during treatment for acute lymphoblastic leukemia in Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most children with cancer live in developing countries where the prevalence of malnutrition may reach 50% and influence the course of the disease. This study examined the prevalence and severity of malnutrition at diagnosis, as well as after 3 and 6 months of chemotherapy, in children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) in Guatemala. METHODS: Triceps skin fold thickness (TSFT) and mid upper arm circumference (MUAC) provided measures of nutritional status (NS) in three categories: adequately nourished (A): TSFT and MUAC > 10th percentile; severely depleted (SD): TSFT or MUAC < 5th percentile; and moderately depleted (MD): all the remaining patients. RESULTS: Of 331 new patients, 241 had NS assessed at diagnosis. A = 113 (46.9%); MD = 28 (11.6%); SD = 100 (41.5%). At 3 months A = 106 (52.2%); MD = 25 (12.3%); SD = 72 (35.5%). At 6 months A = 146 (76.0%); MD = 12 (6.3%); SD = 34 (17.7%). In multivariate analysis, SD children at 6 months of treatment had a hazard of death that was 2.4-fold the hazard of those A or MD (95% CI: 1.3-4.7) CONCLUSIONS: Malnutrition is prevalent in newly diagnosed children with ALL in Guatemala and severe nutritional depletion is apparently predictive of abandonment of therapy and relapse of disease, but if children survive and improve their NS in the first 6 months after diagnosis, their chances of survival may improve significantly to approximate those in children not presenting with nutritional depletion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».