Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cachexia limits cancer therapy, quality of life, and survival of patients with cancer. Challenges identifying and diagnosing cachexia are due to disparities in diagnostic criteria. A framework for classification of cancer cachexia was recently defined by international consensus. This review describes recent efforts to use this framework to develop definitive diagnostic criteria for cancer cachexia. RECENT FINDINGS: The principle proposed in the cancer cachexia framework for development of diagnostic criteria is that 'definitive cutoffs for variables could be determined from large contemporary datasets by determining the values that relate optimally to meaningful patient-centered outcomes.' Clearly defined statistical methods to examine distributions of diagnostic criteria in relation to an outcome are used to achieve this task. As a first step, a dataset of more than 11 000 cancer patients from Europe and Canada was compiled, and used to develop and validate a new grading system for cancer-associated weight loss, based on a risk stratification with survival as the outcome. The next refinements for diagnostic criteria will be enabled by the emergence of rich datasets including key variables further specifying the nature of cachexia such as skeletal muscle depletion, reduced food intake, and inflammation. SUMMARY: Development of diagnostic criteria for cancer cachexia is based on a solid conceptual foundation and is moving toward defining the type of assessments, optimal values, and combinations of criteria that best define cachexia. Large contemporary datasets representing different cancer populations, candidate cachexia diagnostic criteria, and clinical outcomes will further ensure developmental and validation efforts.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».