Early nutrition intervention in cancer patients: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e14037 Background: Malnutrition is a common finding seen in 50-80% of cancer patients. Malnutrition negatively impacts quality of life (QOL), treatment-related outcomes, and survival. While early nutrition interventions (ENI) may be beneficial in preventing malnutrition, they are not part of routine cancer care. We conducted a systematic review and meta-analysis to assess the benefits of ENI compared to standard of care (SC) on nutritional status, QOL, and survival in patients with newly diagnosed cancer. Methods: We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane, and CINAHL databases from inception through October 2019 to identify randomized control trials (RCT) and cohort studies comparing ENI to SC in adult patients with newly diagnosed oncologic malignancies. We required that nutrition interventions began within 8 weeks of diagnosis and lasted at least 6 weeks. Outcomes of interest included nutritional status (change in weight or BMI), mortality, and QOL. We assessed for risk of bias among included studies using the Cochrane Risk of Bias tool (RCT) and the Newcastle-Ottawa scale (cohort studies). We summarized change in weight (kilogram, kg) at 3 and 6 months using standardized mean differences (SMD) and 95% Confidence Intervals (CI). Because some studies had insufficient data on weight to allow for quantitative analysis, we summarized their findings qualitatively. We used a qualitative approach to summarize QOL. Mortality at 1 and 2 years was compared using relative risk (RR) and 95%CI. Random effects models were used to pool data as there was meaningful and statistically significant heterogeneity (I2 > 50%; p-value < 0.1). Results: 2,781 studies were identified and screened by two independent reviewers for eligibility. 18 independent studies (subjects = 1936) met inclusion criteria. Among 9 studies included in the quantitative analysis for nutritional status, patients who received ENI had better nutritional status compared to SC (SMD at 3 months 0.49kg, 95%CI 0.08-0.79; at 6 months: 0.27kg, 95% CI 0.09-0.45). ENI was also associated with a lower risk of death compared to SC, although the findings were not significant (1 year RR: 0.41[95% CI 0.09-1.81]; 2 year RR: 0.79 [95 CI 0.58-1.09]). Of the ten studies reporting on QOL, six found that patients in the ENI group had improved QOL outcomes. There was insufficient data available to perform subgroup analysis based on cancer type. The quality of studies was generally good and 11 of the included studies had low risk of bias. Conclusions: Patients with newly diagnosed cancer may benefit from ENI due to better weight outcomes, QOL, and survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».