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Enregistrement W2616875539 · doi:10.3148/cjdpr-2016-034

The Voice of Experience: Diet and Weight Change in Women with Breast Cancer Associate with Psychosocial and Treatment-Related Challenges

2017· article· en· W2616875539 sur OpenAlexafffundvenue
Vivienne Vance, Sharon Campbell, Linda J. McCargar, Marina Mourtzakis, Rhona M. Hanning

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychosocialMedicineAppetiteDistressWeight changePoor AppetiteWeight lossEtiologyNauseaBreast cancerPsychological interventionWeight gainPopulationGerontologyInternal medicineCancerObesityEnvironmental healthClinical psychologyBody weightPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study investigated relationships between psychosocial and treatment-related factors, diet, and weight change in women treated with chemotherapy for early-stage breast cancer. METHODS: Comprehensive qualitative interviews were conducted with 28 women who were within 12 months of completing chemotherapy treatment. RESULTS: Changes in food intake and eating patterns were universal over the course of chemotherapy, with broad variability in treatment effects and associated dietary responses linked to weight change. Increased appetite, food cravings, and intake of energy-dense comfort foods were more common among women who gained weight during treatment (n = 11). Changes in taste, nausea, and emotional distress were central in promoting these dietary responses. Women who lost weight during treatment (n = 6) tended to report more severe and persistent side effects of treatment leading to poor appetite and lower food intake, and they were more likely to live alone. CONCLUSIONS: While the etiology of weight change in this population is complex, this study suggests that changes in food intake related to treatment and psychosocial challenges may play an important role for some women. These findings may help to identify women who are most at risk of weight change during treatment and may inform the development of tailored dietary interventions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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