The influence of nutrition on clinical outcomes in children with cancer
Notice bibliographique
Résumé
Adequate and appropriate nutrition is essential for growth and development in children; all put at risk in those with cancer. Overnutrition and undernutrition at diagnosis raise the risk of increased morbidity and mortality during therapy and beyond. All treatment modalities can jeopardize nutritional status with potentially adverse effects on clinical outcomes. Accurate assessment of nutritional status and nutrient balance is essential, with remedial interventions delivered promptly when required. Children with cancer in low- and middle-income countries (LMICs) are especially disadvantaged with concomitant challenges in the provision of nutritional support. Cost-effective advances in the form of ready-to-use therapeutic foods (RUTF) may offer solutions. Studies in LMICs have defined a critical role for the gut microbiome in the causation of undernutrition in children and have demonstrated a beneficial effect of selected RUTF in redressing the imbalanced microbiota and improving nutritional status. Challenges in high-income countries relate both to concerns about the potential disadvantage of preexisting obesity in those newly diagnosed and to undernutrition identified at diagnosis and during treatment. Much remains to be understood but the prospects are bright for offsetting malnutrition in children with cancer, resulting in enhanced opportunity for healthy survival.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».