Evaluation of Nutritional, Inflammatory, and Fatty Acid Status in Patients with Gastric and Colorectal Cancer Receiving Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition is prevalent in gastrointestinal (GI) cancer patients, possibly due to inflammation and altered fatty acids (FA). There is a lack of research describing nutritional decline in these patients during chemotherapy. We described changes in nutritional, inflammatory, and FA status over time and factors relating to change in nutritional status according to tumor presence in 41 GI cancer patients undergoing first-line treatment over four chemotherapy visits, using linear mixed effects models. At baseline, 53% of patients were malnourished. Over time, there was a decrease in the proportion of malnourished vs. well-nourished individuals (β= −0.564, p < 0.01). Median concentrations of plasma linoleic acid, arachidonic acid, eicosapentaenoic acid, docosahexaenoic acid, total n-3, total n-6 and total plasma phospholipid FA increased over time. Changes over time in nutritional status based on weight (p < 0.001), fat free mass (FFM) measured by bioelectrical impedance analysis (BIA, p = 0.02), and skinfold anthropometry (FSA, p = 0.04) were significantly dependent on tumor presence. There were positive associations between weight and total n-3 (β = 0.02, p < 0.01), FFM and IL-6 (BIA, β = 0.028, p = 0.02; FSA, β = 0.03, p = 0.02), and FFM and total n-6 (BIA, β = 0.003, p = 0.01). Changes in nutritional status during chemotherapy were negatively impacted by tumor presence, and were associated with increasing concentrations of cytokines and FA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».