Children, cancer, and nutrition—A dynamic triangle in review
Notice bibliographique
Résumé
The overall cure rate for cancer in childhood now exceeds 70% and is projected to reach 85% by the year 2010 in industrialized countries. Therefore, major attention is being placed on reducing the side effects of therapy. However, 85% of the world's children live in developing countries, where access to adequate care often is limited and health status frequently is influenced adversely by prevalent infectious diseases and malnutrition. Despite several confounding factors (different definitions of nutritional status, the wide variety of measures used for its assessment, the selection biases by disease and stage, treatment protocols of variable dose intensity and efficacy, small sample sizes of the studies conducted in the last 20 years), it is accepted that the prevalence of malnutrition at diagnosis averages 50% in children with cancer in developing countries; whereas, in industrialized countries, it is related to the type of tumor and the extent of the disease, ranging from < 10% in patients with standard-risk acute lymphoblastic leukemia to 50% in patients with advanced neuroblastoma. The importance of nutritional status in children with cancer is related to its possible influence on the course of the disease and survival. Some authors have described decreased tolerance of chemotherapy associated with altered metabolism of antineoplastic drugs, increased infection rates, and poor clinical outcome in malnourished children. In this article, the authors review methods of nutritional assessment and the pathogenesis of nutritional morbidity in children with cancer as well as correlations of nutritional status with diagnosis, treatment, and outcome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».