Clinical determinants of weight loss in patients receiving radiation and chemoirradiation for head and neck cancer: A prospective longitudinal view
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to determine the effects of systemic inflammation and symptoms of head and neck cancer patients on dietary intake and weight in relation to mode of treatment. METHODS: In all, 38 orally fed patients had intake, weight, C-reactive protein (CRP), and symptoms prospectively assessed at baseline, post-treatment, and follow-up. RESULTS: Intake/weight declined and CRP increased substantially in chemoirradiation patients (-11.4 ± 5.2 kg, -1214 kcal/day, 23.4 ± 24.9 mg/L; p < .05) versus radiotherapy patients (-3.5 ± 4.8 kg, -483 kcal/day, 8.3 ± 13.9 mg/L) during posttreatment (repeated-measures ANOVA). Multivariate generalized estimating equations modeling identified reduced swallowing capacity was a key predictor of energy intake in both treatment groups (p < .001); multiple symptoms experienced by radiotherapy/chemoirradiation patients were significant predictors of weight loss; additionally, in chemoirradiation patients, CRP was an independent predictor of weight loss (p < .001). CONCLUSIONS: Treatment of symptoms and systemic inflammation are important clinical targets to manage weight loss in patients with head and neck cancer, especially those treated with chemoirradiation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».