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Enregistrement W2462903159 · doi:10.1186/s40064-016-2538-1

Meal context and food preferences in cancer patients: results from a French self-report survey

2016· article· en· W2462903159 sur OpenAlexaff
Estelle Guerdoux, Robert D. Kilgour, Chloé Janiszewski, Marta Jarlier, Jocelyne Meuric, B. Poirée, Solange Buzzo, Grégory Ninot, Julie Courraud, Wendy V. Wismer, Simon Thézenas, Pierre Sénesse

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of AlbertaConcordia UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesInstitut National Du CancerDirection Générale de l’offre de SoinsInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésMedicineContext (archaeology)MealAppetiteNauseaFood choiceCancerBreast cancerPoor AppetiteFamily medicinePediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The present study examined patient self-reports of descriptions, experiences and consequences of meal disturbances and food preferences within a cultural context (i.e., French meal traditions) in various treated cancer patients along their disease trajectory. METHODS: Over 800 questionnaires were sent to 20 cancer treatment centres in France. During a 9-month period, 255 questionnaires were received from five centres. Inclusion criteria included those French patients over 18 years of age, could read and understand French, had an Eastern Cooperative Oncology Group score between 0 and 2, experienced treatment-induced nutrition changes and/or had decreased oral intake. Dietetic staff assessed clinical characteristics while patients completed a 17-item questionnaire. RESULTS: The majority of patients were diagnosed with breast, gastro-intestinal (GI) tract and head and neck cancers (62 %). Half of the patients (49 %) experienced weight loss >5 %. The main treatment-induced side effects were fatigue, nausea, dry mouth, hypersensitivity to odors and GI tract transit disorders. These discomforts affected eating and drinking in 83 % of patients, inducing appetite loss and selected food aversion. Food preference appeared heterogeneous. Food taste, odor and finally appearance stimulated appetite. Finally, dietary behaviors and satisfaction were driven by the extent to which food was enjoyed. CONCLUSIONS: During oncologic treatments, eating and drinking were affected in more than three-quarters of patients. As recommended by practice guidelines, nutritional assessment and follow-up are required. Personalized nutritional counseling should include the role of the family, patient's meal traditions, and food habits.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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