American Society of Clinical Oncology Position Statement on Obesity and Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rates of obesity have increased significantly over the last three decades in the United States and globally. In addition to contributing to heart disease and diabetes, obesity is a major unrecognized risk factor for cancer. Obesity is associated with worsened prognosis after cancer diagnosis and also negatively affects the delivery of systemic therapy, contributes to morbidity of cancer treatment, and may raise the risk of second malignancies and comorbidities. Research shows that the time after a cancer diagnosis can serve as a teachable moment to motivate individuals to adopt risk-reducing behaviors. For this reason, the oncology care team--the providers with whom a patient has the closest relationships in the critical period after a cancer diagnosis--is in a unique position to help patients lose weight and make other healthy lifestyle changes. The American Society of Clinical Oncology is committed to reducing the impact of obesity on cancer and has established a multipronged initiative to accomplish this goal by 1) increasing education and awareness of the evidence linking obesity and cancer; 2) providing tools and resources to help oncology providers address obesity with their patients; 3) building and fostering a robust research agenda to better understand the pathophysiology of energy balance alterations, evaluate the impact of behavior change on cancer outcomes, and determine the best methods to help cancer survivors make effective and useful changes in lifestyle behaviors; and 4) advocating for policy and systems change to address societal factors contributing to obesity and improve access to weight management services for patients with cancer.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle