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Enregistrement W3006188729 · doi:10.7939/r3-r8h9-6243

Examining Resting and Total Energy Expenditure in Patients with Cancer

2019· article· en· W3006188729 sur OpenAlexfundno aff
Sarah A. Purcell

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaGovernment of Alberta
Mots-clésEnergy expenditureCancerMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy expenditure forms the basis of all dietary recommendations. In patients with cancer, resting energy expenditure (REE) can be impacted by tumor burden, high systemic inflammation, and/or altered body composition. Total energy expenditure (TEE) and physical activity levels (PAL) have been characterized primarily in patients with advanced disease or severe weight loss, which may not represent many individuals with cancer. The overall aims of this research were to investigate the determinants of REE and to characterize TEE in relation to body weight, body composition, PAL, and current energy recommendations in patients with colorectal cancer (CRC). Additionally, this research aimed to examine the validity of REE predictive equations and a portable indirect calorimeter in patients with solid tumors. REE was measured by indirect calorimetry and TEE was ascertained using doubly labeled water. Body composition was determined using dual X-ray absorptiometry or computerized tomography image analysis. This research showed that REE was not accurately estimated by predictive equations; even the most accurate equation (Mifflin St.-Jeor) still under-predicted REE by up to 32.4 % (-440 kcal/day) and over-predicted REE by up to 18.1% (261 kcal/day). Error was influenced by age and fat mass. A portable indirect calorimeter also did not accurately measure REE (average error ± two standard deviations: -467 to 363 kcal/day). In newly diagnosed patients with CRC, body weight, body composition, age, and sex predicted approximately 80% of REE variability. However, inflammation change and stage IV cancer predicted the REE change over time in patients with stage III or IV CRC. In individuals with mostly earlier stage CRC, TEE was 2473 ± 499 kcal/day (range: 1562 to 3622 kcal/day), or 29.7 ± 6.3 kcal/kg body weight (range: 20.4 to 48.5 kcal/kg body weight/day). Average PAL was 1.43 ± 0.27, which was higher than previously reported in cancer, despite a high prevalence of elevated REE. Energy estimation using 25 kcal/kg underestimated TEE (-12.6 ± 16.5%, p=0.002) and individual agreement with all other energy recommendations was poor. The major finding of this research was that REE and TEE (and consequently PAL) were highly variable in patients with cancer, which is not captured by current predictive equations, portable tools, or energy recommendations. Furthermore, body composition is a major determinant of REE at one timepoint and factors such as inflammation and cancer stage impact REE change across time. This research highlights the heterogeneity in energy metabolism in patients with cancer and will contribute to the formation of evidence-based dietary recommendations, considering disease stage, cancer type, body weight, body composition, and/or physical activity, with the ultimate goal of improving cancer care.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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