Use of an Abridged Scored Patient-Generated Subjective Global Assessment (abPG-SGA) as a Nutritional Screening Tool for Cancer Patients in an Outpatient Setting
Notice bibliographique
Résumé
The scored Patient-Generated Subjective Global Assessment tool (PG-SGA), regarded as the most appropriate means of identifying malnutrition in cancer patients, is often challenging to implement in a busy outpatient setting. We assessed the validity of an abridged version of the PG-SGA (abPG-SGA), which forgoes the physical examination, and compared its usefulness in discerning malnutrition to the full PG-SGA and Malnutrition Screening Tool (MST). The nutritional status of 90 oncology outpatients receiving chemotherapy was assessed according to SGA global rating, PG-SGA, and MST. Receiver operating characteristic (ROC) curves were generated to estimate the sensitivity and specificity of various cut-off scores for malnutrition. Thirty-six percent of patients were malnourished (SGA). The abPG-SGA yielded 94% sensitivity and 78% specificity and area under the curve (AUC) = 0.956, which was slightly lower than PG-SGA (97% sensitivity, 86% specificity, AUC = 0.967) and higher than MST (81% sensitivity, 72% specificity, AUC = 0.823). Patient reported symptoms included loss of appetite (30%), altered taste (31%), fatigue (30%), and decreased ability to perform activities of daily living (53%). In conclusion, the abPG-SGA is a practical, informative and valid tool for detecting malnutrition in the outpatient oncology setting.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».