Prevalence of Malnutrition among Cancer Patients in a Nigerian Institution
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer is a major health problem. Successful management includes adequate supportive care. Nutritional problems are common among cancer patients and these are not routinely addressed by oncologists during oncology care leading to suboptimal outcome even in developed countries. In Nigeria and other low and medium income countries, the situation is worse as nutritional screening and assessment of cancer patients are not routinely carried out. Objectives: To determine the proportion of cancer patients at risk of malnutrition and compare convergence of risk assessment using SGA and MUST tools. Methods: This was a prospective study carried out among cancer patients who presented for cancer care in the Department of Radiation Oncology, University College Hospital Ibadan, Nigeria. Nutritional assessment tools which included Malnutrition Universal Scoring Tool (MUST) and Subjective Global Assessment (SGA) were used to assess the nutritional status of the participants. Results: A total of 89 patients aged between 18 and 85 years participated in the study. The number of males were 13 (15%) while females were 76(85%). In our study 54 (60.8%) of our patients were at risk of malnutrition using the malnutrition universal scoring tool (MUST) scale while 53(60%) were malnourished using the subjective global assessment (SGA) scale. The reliability for the classifications using the MUST and SGA scales was positive (moderate) [Kappa = 0.584 (p<0.0005), 95% CI (0.410, 0.758)]. Conclusion: There is a high proportion of clinical malnutrition among cancer patients in the study population. According to this study, there was similarity between the classifications of nutritional risk, using the MUST and SGA tools.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».