Accuracy of Resting Energy Expenditure Predictive Equations in Patients With Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our purpose was to assess the accuracy of resting energy expenditure (REE) equations in patients with newly diagnosed stage I-IV non-small cell lung, rectal, colon, renal, or pancreatic cancer. METHODS: In this cross-sectional study, REE was measured using indirect calorimetry and compared with 23 equations. Agreement between measured and predicted REE was assessed via paired t-tests, Bland-Altman analysis, and percent of estimations ≤ 10% of measured values. Accuracy was measured among subgroups of body mass index (BMI), stage (I-III vs IV), and cancer type (lung, rectal, and colon) categories. Fat mass (FM) and fat-free mass (FFM) were assessed using dual x-ray absorptiometry. RESULTS: , age: 61 ± 11 years, REE: 1629 ± 321 kcal/d). Thirteen (56.5%) equations yielded REE values different than measured (P < 0.05). Limits of agreement were wide for all equations, with Mifflin-St. Jeor equation having the smallest limits of agreement, -21.7% to 11.3% (-394 to 203 kcal/d). Equations with FFM were not more accurate except for one equation (Huang with body composition; bias, limits of agreement: -0.3 ± 11.3% vs without body composition: 2.3 ± 10.1%, P < 0.001). Bias in body composition equations was consistently positively correlated with age and frequently negatively correlated with FM. Bias and limits of agreement were similar among subgroups of patients. CONCLUSION: REE cannot be accurately predicted on an individual level, and bias relates to age and FM.
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.
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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle