Assessment of Nutritional Status and Malnutrition Risk at Diagnosis and Over a 6-Month Treatment Period in Pediatric Oncology Patients With Hematologic Malignancies and Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
In total, 74 pediatric oncology patients with hematologic malignancies (n=56) or solid tumors (n=18) and a median age of 78.5 months were included in this prospective study. The aims were to assess malnutrition risks and nutritional status over a 6-month treatment period measured at regular intervals. The rate of patients with high risk for malnutrition at diagnosis was 28.4% by Screening Tool for Risk of Impaired Nutritional Status and Growth tool and 36.5% by Pediatric Yorkhill Malnutrition Score. Body mass index (BMI) z-scores at diagnosis showed 12.3% undernutrition (<-2 SD) and 6.8% overnutrition (>2 SD), which changed to 6.7% and 11.1% at the sixth month, respectively. Malnutrition (BMI<5th age percentile) was detected in 13.7% at diagnosis. Despite an initial deterioration noted in BMI, BMI for age percentile, and z-scores at month 1 in all malignancy subgroups (at month 3 for acute lymphoblastic leukemia), the scores improved later on. There was an increase in weight from baseline in 88.2% of patients over 6 months. This study revealed a decrease in the prevalence of undernutrition and malnutrition over a 6-month treatment period with improved anthropometrics despite an initial deterioration in all malignancy subgroups and even in patients with high risk for malnutrition at baseline screening. Solid tumors and acute lymphoblastic leukemia seem to be associated with higher likelihood of undernutrition and overnutrition, respectively, during treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».