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Enregistrement W2927714333 · doi:10.1093/dote/doy089.ps02.249

PS02.249: VARIATION IN BODY COMPOSITION IN ESOPHAGEAL CANCER PATIENTS RECEIVING SUPPLEMENTARY JEJUNOSTOMY FEEDING DURING NEOADJUVANT CHEMORADIOTHERAPY

2018· article· en· W2927714333 sur OpenAlexaff
Piers R. Boshier, Maarten F. J. Seesing, Vickie E. Baracos, Donald E. Low

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophageal cancerWeight lossJejunostomyInternal medicineGastroenterologyEsophagusChemoradiotherapyCancerObesityEsophagectomySarcopeniaFeeding tubeDysphagiaSurgeryParenteral nutrition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cancer of the esophagus has one of the highest known associations with cancer–related malnutrition. The aim of the current study was to investigate variation in the body composition of esophageal cancer patients receiving supplementary jejunostomy feeding during neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT) and to assess its correlation with outcomes. Methods Retrospective review of esophageal cancer patient's receiving jejunal feeding during nCRT. Patients selected for jejunal feeding tube placement were considered at high nutritional risk according to ASPEN criteria. Assessment of body composition was performed using L3-axial CT images acquired at diagnosis and after nCRT. Results Eighty-one patients were eligible for inclusion (67 M, 65.9 ± 9.7 yrs). Average weight loss and BMI at diagnosis was 11.4 ± 6.5 Kg and 26.1 ± 4.6 Kg/m2 respectively. Failure to complete nCRT as prescribed occurred in one patient. Following nCRT the prevalence of sarcopenia increased significantly in males despite jejunal feeding (69% vs. 87%; P = 0.013) but fell in females (57% vs. 50%; P = 0.705). Patients could be categorized into three distinct groups according to the degree of skeletal muscle loss (ΔSMM) during nCRT: minor-loss/no-change (n = 28; Δ > −6 cm2); moderate loss (n = 27; Δ−17 to −6 cm2), and; severe loss (n = 26; Δ<17 cm2). A female predominance was observed amongst patients with minor-loss/no-change in SMM compared to patients with moderate and severe losses during nCRT (36% vs. 11% vs. 4%; P = 0.005). Visceral obesity was also less common in patients with minor-loss/no-change in SMM compared to patients with moderate and severe losses during nCRT (39% vs. 48% vs. 58%; P = 0.401). Compared to patients with moderate and severe SMM losses patients in whom SMM was persevered by jejunal feeding during nCRT tended to have lower rates of over-all complications (62% vs. 59% vs. 43%; P = 0.318); pneumonia (27% vs. 11% vs. 11%; P = 0.186), and; pulmonary embolism (15% vs. 0% vs. 0%; P = 0.012). Long-term survival was not affected by either sarcopenia or SMM and adipose tissue loss during nCRT (P > 0.05). Conclusion This is the first study to report variation in body composition in esophageal cancer patients receiving a defined nutritional intervention during nCRT. In selected patients jejunal feeding appeared to stabilize parameters of body composition whilst other patients experienced significant losses. Observed changes in body composition predominantly reflect sex differences and may offer an opportunity to improve nutritional monitoring and future patient care. Disclosure All authors have declared no conflicts of interest.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,302
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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