Optimising weight-loss interventions in cancer patients—A systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Excess weight has been associated with increased morbidity and a worse prognosis in adult patients with early-stage cancer. The optimal lifestyle interventions to optimize anthropometric measures amongst cancer patients and survivors remain inconsistent. OBJECTIVE: To conduct a systematic review and network meta-analysis (NMA) of randomized controlled trials (RCTs) comparing the effects of exercise and dietary interventions alone or in combination on anthropometric measures of adult cancer patients and survivors. METHODS: A systematic search of Medline, Embase and the Cochrane Trials Registry was performed. Outcomes of interest included changes in weight, body mass index (BMI), and waist circumference. Screening and data collection were performed by two reviewers. Bayesian NMAs were performed. RESULTS: Overall, 98 RCTs were included; 75 were incorporated in NMAs (n = 12,199). Groups of intervention strategies included: 3 exercise interventions, 8 dietary interventions, 7 combination interventions of diet and exercise and standard care. Median intervention duration was 26 weeks. NMA suggested that diet alone (mean difference [MD] -2.25kg, 95% CrI -3.43 to -0.91kg) and combination strategies (MD -2.52kg, 95% CrI -3.54 to -1.62kg) were associated with more weight loss compared to standard care. All dietary interventions achieved a similar magnitude of weight loss (MD range from -2.03kg to -2.52kg). Both diet alone and combination strategies demonstrated greater BMI reductions versus standard care, and each of diet alone, exercise alone and combination strategies demonstrated greater reductions in waist circumference than standard care. CONCLUSION: Diet and exercise alone or in combination are effective lifestyle interventions to improve anthropometric measures in cancer patients and survivors. All reputable diets appear to be similarly effective to achieve weight loss.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».