The effectiveness of interventions to treat hypothalamic obesity in survivors of childhood brain tumours: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Survivors of childhood brain tumours (SCBT) are at risk of type 2 diabetes and cardiovascular diseases. Obesity is a major driver of cardiometabolic diseases in the general population, and interventions that tackle obesity may lower the risk of these chronic diseases. The goal of this systematic review was to summarize current evidence for the presence of interventions to manage obesity, including hypothalamic obesity, in SCBT. METHODS: The primary outcome of this review was the body mass index z-score change from baseline to the end of the intervention and/or follow-up. Literature searches were conducted in PsycINFO, CINAHL, the Cochrane Library, Medline, SPORTDiscus, EMBASE and PubMed. Two reviewers completed study evaluations independently. RESULTS: Eleven publications were included in this systematic review (lifestyle intervention n = 2, pharmacotherapy n = 6 and bariatric surgery n = 3). While some studies demonstrated effectiveness of interventions to manage obesity in SCBT and alter markers of obesity and cardiometabolic risk, the evidence base was limited and of low quality, and studies focused on hypothalamic obesity. We conclude that there is urgent need to conduct adequately powered trials of sufficient duration, using existing and novel therapies to manage obesity, reduce the burden of cardiometabolic disorders and improve outcomes in SCBT.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».