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Enregistrement W2771571010 · doi:10.1002/cncr.31191

Body composition in long‐term survivors of acute lymphoblastic leukemia diagnosed in childhood and adolescence: A focus on sarcopenic obesity

2017· article· en· W2771571010 sur OpenAlexaff
Christopher Marriott, Lesley Beaumont, Troy Farncombe, Amy Cranston, Uma H. Athale, Valerie N. Yakemchuk, Colin E. Webber, Ronald D. Barr

Notice bibliographique

RevueCancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster Children's HospitalMcMaster UniversityHamilton General HospitalSt. Joseph's HospitalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSarcopenic obesityLean body massSarcopeniaObesityBody mass indexBioelectrical impedance analysisFat massChildhood obesityInternal medicineNational Health and Nutrition Examination SurveyClassification of obesityMass indexPediatricsBody weightPopulationOverweightEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND The late effects of treatment for acute lymphoblastic leukemia (ALL) include disordered body composition, especially obesity. Less attention has been focused on the loss of skeletal muscle mass (SMM) and the combined morbidity of sarcopenic obesity. METHODS A cross‐sectional study of body composition was undertaken via dual‐energy x‐ray absorptiometry in 75 long‐term survivors of ALL (more than 10 years after the diagnosis). Measures were obtained of the fat mass (FM), fat‐free mass (equivalent to the lean body mass [LBM]), and whole‐body bone mineral content. Health‐related quality of life (HRQL) was measured with the Health Utilities Index. RESULTS The sum of the FM, LBM, and whole‐body bone mineral content matched the total body weight measured directly ( r = 0.998). The appendicular lean mass (ALM) was derived from the LBM in all 4 limbs and accounted for approximately 75% of the SMM. According to the fat mass index (FMI; ie, FM/height 2 ), 12% of females and 18% of males were frankly obese by World Health Organization criteria. The median FMI z score was + 0.40, whereas the median z score for the appendicular lean mass index (ALMI; ie, ALM/height 2 ) was –0.40. Sarcopenic obesity, defined as a positive FMI z score with a negative ALMI z score, was present in 32 subjects (43%). There were statistically significant and clinically important differences in overall HRQL between subjects with and without sarcopenic obesity. CONCLUSIONS Sarcopenic obesity is prevalent in long‐term survivors of ALL, and this places them in double jeopardy from excess body fat and inadequate SMM (eg, a combination of metabolic and frailty syndromes). It is associated with an adverse impact on overall HRQL. Cancer 2018;124:1225‐31 . © 2017 American Cancer Society .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations80
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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