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Enregistrement W2120500326 · doi:10.1139/h07-152

Use of parenteral nutrition in patients with advanced cancer

2008· article· en· W2120500326 sur OpenAlexaffvenueabout
Isaac Soo, Leah Gramlich

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineParenteral nutritionCohortMalignancyCancerInternal medicineBowel obstructionIntestinal failureSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to describe patient-related variables in a cohort of advanced cancer patients (ACPs) enrolled in a home parenteral nutrition (HPN) program. This study reviewed the cohort of ACPs enrolled in the Northern Alberta Home Total Parenteral Nutrition Program (NAHTPNP). Thirty-eight ACPs received HPN during the study period, 24% of all patients admitted for PN. Of these, 27 (71%) were female. Mean age was 48.76 y (SD 13.8 y). Bowel obstruction was the most common indication for initiating HPN (84%, 32) and ovarian cancer was the most common malignancy (34%, 13). Patients who began HPN with a Karnofsky performance status (KPS) of greater than 50 (median of 70) were found to have a longer duration of life (median: 6 months) compared with patients who began HPN with a KPS of 50 or below (median=50; median 3 months; p=0.01; two-tailed). There was no difference in survival between malignancy type (p=NS). Advanced cancer is the fastest growing indication for enrollment in the HPN program. ACP demonstrated a 3% average annual increase proportionate to all indications for HPN starts, accounting for 7%-48% of HPN starts from 1999-2006. HPN is an increasingly used therapy for patients with advanced cancer, most commonly for intestinal failure in the setting of bowel obstruction. Initiation of HPN at a higher KPS was associated with a longer duration of life. Further studies are needed to validate the use of TPN in end-stage cancer patients.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations57
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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