Patterns of Weight and Body Composition Change in Premenopausal Women With Early Stage Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The widely documented problem of weight gain during adjuvant breast cancer chemotherapy has decreased in frequency and magnitude. However, adverse changes in body composition remain a problem. This study identified the frequency, magnitude, and patterns of weight and body composition change in a sample of premenopausal breast cancer survivors who were receiving 3 common chemotherapy regimens. The longitudinal study followed 76 women at 2 centers in Ontario, Canada. Measures were obtained at baseline, the start of every other treatment cycle and treatment completion. Participants' mean age was 44.1 years (SD = 5.9). Their mean baseline weight and body mass index were 69.3 kg (SD = 17.0) and 26 kg/m2 (SD = 6.6), respectively. Fifty-five percent maintained stable weights, while 34% gained and 10.5% lost weight. Their mean weight change during treatment was a 1.4-kg gain. Weight gainers and losers gained or lost 3 to 4 times as much fat as fat-free mass, respectively. A researcher's definition of "weight change" will influence the amount of weight gain reported, and the results of this study suggest that previous research may have overestimated the frequency and magnitude of weight gain in this population. Further research is needed to design interventions that match survivors' needs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».