Cancer-associated malnutrition, cachexia and sarcopenia: the skeleton in the hospital closet 40 years later
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
An awareness of the importance of nutritional status in hospital settings began more than 40 years ago. Much has been learned since and has altered care. For the past 40 years several large studies have shown that cancer patients are amongst the most malnourished of all patient groups. Recently, the use of gold-standard methods of body composition assessment, including computed tomography, has facilitated the understanding of the true prevalence of cancer cachexia (CC). CC remains a devastating syndrome affecting 50-80 % of cancer patients and it is responsible for the death of at least 20 %. The aetiology is multifactorial and complex; driven by pro-inflammatory cytokines and specific tumour-derived factors, which initiate an energy-intensive acute phase protein response and drive the loss of skeletal muscle even in the presence of adequate food intake and insulin. The most clinically relevant phenotypic feature of CC is muscle loss (sarcopenia), as this relates to asthenia, fatigue, impaired physical function, reduced tolerance to treatments, impaired quality of life and reduced survival. Sarcopenia is present in 20-70 % depending on the tumour type. There is mounting evidence that sarcopenia increases the risk of toxicity to many chemotherapy drugs. However, identification of patients with muscle loss has become increasingly difficult as 40-60 % of cancer patients are overweight or obese, even in the setting of metastatic disease. Further challenges exist in trying to reverse CC and sarcopenia. Future clinical trials investigating dose reductions in sarcopenic patients and dose-escalating studies based on pre-treatment body composition assessment have the potential to alter cancer treatment paradigms.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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