Severe Loss of Appetite in Amyotrophic Lateral Sclerosis Patients: Online Self-Assessment Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Undesirable loss of weight is a major challenge in amyotrophic lateral sclerosis (ALS). However, little is known about loss of appetite in ALS patients. OBJECTIVE: We investigated loss of appetite in ALS patients by means of an online self-assessment and whether ALS-related symptoms were associated with it. METHODS: Loss of appetite in 51 ALS patients was assessed using the Council on Nutrition Appetite Questionnaire (CNAQ). Loss of appetite is defined as a CNAQ-score of 28 or less with a predicted weight loss of at least 5% within 6 months. We developed an Internet portal to facilitate self-assessment. RESULTS: Approximately half of the ALS patients (47%, 24/51) suffered from severe loss of appetite; after 6 months this increased to nearly two-thirds (65%, 22/34). An average weight loss of 5% was found in the group with severe loss of appetite as compared to only 2% of patients with normal appetite. Interestingly, loss of appetite was associated with respiratory dysfunction (P=.001, R(2)=.223). CONCLUSIONS: Loss of appetite was more common and more severe than expected. It was found to be an independent risk factor for unintended weight loss and may be related to dyspnea. The impact of severe loss of appetite on survival and quality of life should be established in further studies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».