A Novel Mobile Phone App (OncoFood) to Record and Optimize the Dietary Behavior of Oncologic Patients: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Catabolism and tumor-specific therapy lead to reduced nutrient intake and weight loss in cancer patients. Maintaining a specific individualized diet can be challenging for the patient as the nutritional counseling options are limited. Monitoring of nutrient intake and frequent feedback are, however, vital for successful nutritional therapy because they support the patient's compliance and realization of dietary therapeutic goals. OBJECTIVE: This study aimed at investigating the feasibility and applicability of a novel mobile phone app to assess and evaluate dietary behaviors in oncologic patients. METHODS: To determine dietary habits and food preferences in oncologic patients, initially 1400 nutritional records were evaluated and analyzed. The results provided the basis for creating a nutritional mobile phone app. Key requirements for the app included simple handling, recording the daily intake, and a comparison of nutrient targets and current status. In total, 39 cancer patients were recruited for the study; 15 patients dropped out prior to the study. All patients received a nutritional anamnesis, nutritional analysis, and nutritional counseling. Individual energy and nutrient aims were defined. The intervention group (n=12) additionally used the app. Weight and body composition of each group were evaluated after 4 weeks. RESULTS: The app group gained significantly more weight (P=.045; mean weight 1.03 kg vs -1.46 kg). Also, skeletal muscle mass showed a significant increase in the app group (P=.009; mean skeletal muscle mass 0.58 kg vs -0.61 kg) compared with the control group. There was no significant difference between groups relating to the daily protein intake (P=.06). Additionally, there was a decrease in macronutrient intake during the study period in the control group. CONCLUSIONS: Our study indicates that patients who track their daily dietary habits using a mobile phone app are more likely to reach their nutritional goals than the control patients. Further large-scale studies are needed to confirm these initial findings and test the applicability on a broader basis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».