Nutritional status at diagnosis of cancer in children and adolescents in Guatemala and its relationship to socioeconomic disadvantage: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: At least 80% of children with cancer live in low- and middle-income countries where the prevalence of malnutrition and socioeconomic disadvantage is high. We examined the relationship between nutritional status (NS), assessed by arm anthropometry, and socioeconomic status (SES) in children diagnosed with cancer at Unidad Nacional de Oncologia Pediatrica (UNOP) in Guatemala over a three-year period. METHOD: Patients aged 0 to 18 years of age diagnosed between January 2015 and December 2017 were included. NS was evaluated by mid-upper arm circumference, triceps skin fold thickness, and serum albumin level, and subjects were classified as adequately nourished, moderately depleted, and severely depleted nutritionally. SES was measured by a 15-item instrument developed at UNOP. RESULTS: Of 1365 patients diagnosed in the study period, 1060 (78%) fulfilled the eligibility criteria. Only 6% of patients were classified as medium to high, the remainder as medium-low to extremely low SES. Almost 47% were severely depleted at diagnosis, 19% moderately depleted, and 34% adequately nourished. SES was shown to be a determinant of NS; with progressively lower SES, the probability of a decline in NS increased by a factor of 1.04 points (P < 0.0001). Leukemia and lymphoma were also important predictors of nutritional depletion with odds ratios of 6.08 (95% CI, 1.74-28.28; P = 0.008) for leukemias and 4.83 (95% CI, 1.33-23.03; P = 0.03) for lymphomas. CONCLUSION: Both low SES and a diagnosis of leukemia or lymphoma are strong predictors of poor NS at diagnosis in children with cancer in Guatemala.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».