Sarcoma Does Not Predict Malnutrition in Cancer Patients: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
The association between inflammation, malnutrition, and cancer is not well understood. The aim of this study was to examine the association between inflammatory-type cancer and diagnosed malnutrition, albumin level, and age in patients with cancer. Malnutrition and cancer diagnoses were obtained using data from hospital medical records in patients admitted for cancer between Oct. 2017 and Dec. 2018. Demographics, as well as the first and lowest albumin levels were also obtained. A simple t-test is processed between age and malnutrition status. Also a chi-square test of independence was performed to examine the relation between malnutrition and hypoalbuminemia status. Logistic regression was conducted between malnutrition status, sarcoma cancer, age, and hypoalbuminemia. The study included 4034 patients (2084 males, 1949 females). Approximately 4% of the patients were diagnosed with malnutrition. Logistic regression on malnutrition status, sarcoma, age, and hypoalbuminemia showed a significant association on global test (3, 2433, P-value = 0.013). Hypoalbuminemia (< 3.9 g/dL lower-limit) was significantly associated with malnutrition (X2 1, 2433 P-value = 0.0156). Sarcoma diagnosis was not significantly associated with malnutrition (X2 1, 2433 P-value = 0.267). Age is not significantly related to malnutrition status (X2 1, 2433 p-value = 0.449). A t-test was also performed malnutrition vs no malnutrition on age, resulting in a marginally significant association for malnutrition group (M = 65.33, SD = 15.50) vs no malnutrition group (M = 67.32, SD = 17.55) (t(1) = 3.7212, P = 0.0537). Sarcoma is not significantly associated with an increased risk of malnutrition. Cancer patients with hypoalbuminemia have a higher risk for malnutrition compared to the patients with normal albumin level. Additionally, age may be a predictor for cancer patients’ risk of in-hospital malnutrition. None.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».