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Enregistrement W2075491834 · doi:10.1097/01.ncc.0000265004.64440.5f

Resting Energy Expenditure and Body Mass Changes in Women During Adjuvant Chemotherapy for Breast Cancer

2007· article· en· W2075491834 sur OpenAlexaff
Kristin L. Campbell, Kirstin N. Lane, A. D. Martin, Karen A. Gelmon, D. C. McKenzie

Notice bibliographique

RevueCancer Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerWeight gainInternal medicineResting energy expenditureChemotherapyWeight changeAdjuvant chemotherapyLean body massCancerFat massEndocrinologyOncologyBody mass indexWeight lossEnergy expenditureBody weightObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight gain is a commonly reported side effect of adjuvant chemotherapy. A change in resting energy expenditure during treatment has been a suggested mechanism for weight gain. We prospectively measured resting energy expenditure, weight change, and body composition (dual-energy x-ray absorptiometry) in 10 women undergoing adjuvant chemotherapy for breast cancer. There was no change in resting energy expenditure across cycles of chemotherapy (P =.78) or from baseline to the end of treatment (1,189.68 +/- 80.27 vs 1,205.76 +/- 56.71 kcal/d; P =.74). Overall, participants did not gain weight across treatment. However, there was an overall trend toward weight gain (66.3 +/- 5.1 vs 68.2 +/- 5.0 kg; P =.09), and participants did show an increase in total fat mass (24.2 +/- 3.8 vs 26.5 +/- 3.2 kg; P =.04), whereas muscle mass remained the same. Although no change in resting energy expenditure was seen, the observed increase in total fat mass is consistent with a decrease in physical activity level commonly reported with adjuvant chemotherapy treatment of breast cancer, and these body composition changes may have important health implications for survivors.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations80
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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