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Enregistrement W2038043025 · doi:10.1097/00002820-200411000-00008

Patterns of Weight and Body Composition Change in Premenopausal Women With Early Stage Breast Cancer

2004· article· en· W2038043025 sur OpenAlexaffabout
Carolyn Ingram, Jean K. Brown

Notice bibliographique

RevueCancer Nursing · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight gainBreast cancerWeight changeBody mass indexAdjuvant chemotherapyWeight lossStage (stratigraphy)CancerDemographyPopulationAdverse effectObesityInternal medicineBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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