Weight Loss in Advanced Cancer: Sex Differences in Health-Related Quality of Life and Body Image
Notice bibliographique
Résumé
Weight maintenance is a priority in cancer care, but weight loss is common and a serious concern. This study explores if there are sex differences in the perception of weight loss and its association to health-related quality of life (HRQoL) and body image. Cancer patients admitted to Advanced Medical Home Care were recruited to answer a questionnaire, including characteristics, the HRQoL-questionnaire RAND-36, and a short form of the Body Image Scale. Linear regression analyses stratified by sex and adjusted for age were performed to examine associations between percent weight loss and separate domains of HRQoL and body image score in men and women separately. In total, 99 participants were enrolled, of which 80 had lost weight since diagnosis. In men, an inverse association between weight loss and the HRQoL-domain physical functioning, β = -1.34 (95%CI: -2.44, -0.24), and a positive association with body image distress, β = 0.22 (95%CI: 0.07, 0.37), were found. In women, weight loss was associated with improvement in the HRQoL-domain role limitations due to physical health, β = 2.02 (95%CI: 0.63, 3.41). Following a cancer diagnosis, men appear to experience weight loss more negatively than women do. Recognizing different perceptions of weight loss may be of importance in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».