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Enregistrement W2280468452 · doi:10.1017/s002966511500419x

Cancer-associated malnutrition, cachexia and sarcopenia: the skeleton in the hospital closet 40 years later

2016· review· en· W2280468452 sur OpenAlexaff
Aoife M. Ryan, Derek G. Power, Louise E. Daly, S. Cushen, Ēadaoin Ní Bhuachalla, Carla M. Prado

Notice bibliographique

RevueProceedings of The Nutrition Society · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaMedicineCachexiaCancerWeight lossMalnutritionDiseaseOverweightInternal medicineIntensive care medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations542
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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