Weight changes of younger and older early breast cancer patients—a meta regression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Weight gain during chemotherapy for breast cancer is quite common and has a major impact on the quality of life. Post-treatment weight gain can also impact on primary endpoints such as tumor recurrence and overall survival. Parameters thought to impact weight gain include menopausal status, age and chemotherapy regimen. Using meta-regression, we studied the effect of age on weight change by menopausal status and chemotherapy regimen. METHODS: Twenty-four studies were identified, and extracted for weight change, mean/median age, menopausal status and chemotherapy regimen. A meta-regression was performed using a random-effects model for high heterogeneity and fixed-effects inverse-variance model for low heterogeneity. Subgroup analyses by menopausal status and chemotherapy regimen were conducted. P values <0.05 were considered statistically significant. RESULTS: There exists no relationship between weight change and age (β=0.00; P=0.987). Stratifying by menopausal status (β=0.05 and P=0.150 for premenopausal patients; β=0.09 and P=0.588 for postmenopausal patients) and chemotherapy regimens (β=-0.07 and P=0.562 for patients receiving CMF alone; β=0.08 and P=0.707 for patients receiving CMF in addition to others; β=0.02 and P=0.807 for patients not receiving CMF), there likewise was no relationship between weight change and age. CONCLUSIONS: Management of weight gain due to chemotherapy has been focused on relatively young women who are generally at higher risk of mortality and tumor recurrence. However, our results suggest that age should not be used for differential care.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».