Nutrition of Children With Cancer in Brazil: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this systematic review was to describe nutrition-related publications on children and adolescents diagnosed with cancer in Brazil. METHODS: The methodology followed that of the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. Medline, LILACS (the Latin American & Caribbean Health Sciences Literature), and Embase were searched in April 2019, and data extraction and rating of methodologic study quality (according to the National Institutes of Health quality score assessment) were performed independently by reviewers. RESULTS: Twenty-seven studies met the inclusion criteria, reporting on 3,509 patients from 1994 to 2018. Most of the studies (74%) were of poor quality in methodology and reporting. Different cancer diagnoses were included in 52% of studies, whereas acute leukemia was the exclusive focus in 41%. The majority of the articles (70%) were from institutions in the Southeast Region of Brazil, mainly the state of São Paulo (74%); no publications were from the North Region of the country. Twelve studies addressed nutritional status and body composition, reporting an abundance of malnourished patients in the Brazilian population of children and adolescents with cancer. Six studies on micronutrients pointed to possible deficiencies in this population, with a yet unclear but promising role for supplementation during treatment. CONCLUSION: Evidence indicates that there is great interest in the impact of nutrition on childhood cancer treatment and clinical outcomes in Brazil. However, there is a need to focus on high-quality research, particularly with multicentric/national studies. This will help establish research priorities and better planned clinical interventions, adapted to each region of the country.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».