Dietary Habits Are Related to Phase Angle in Male Patients with Non-Small-Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lung cancer constitutes the most common cause of cancer death. Phase angle (PhA) has been related to lung cancer prognosis, which implies that the identification of dietary or other factors that could predict or modify PhA may have beneficial effects. Νutritional interventions have been linked with positive changes in PhA in certain types of cancer. Aim: The present study aimed to investigate the relationships between dietary habits/nutrition and PhA in NSCLC patients. Methods: The sample consisted of 82 male patients with non-small-cell lung cancer (NSCLC; stage IV) from the ‘Theageneio’ Cancer Hospital (Thessaloniki, Greece). Several parameters were assessed, such as body mass index (BMI), lean mass, PhA, Mediterranean diet score (MedDietScore), dietary patterns, smoking, resting metabolic rate, resting oxygen consumption (VO2), ventilation rate, and physical activity. Results: According to our results, a dietary pattern rich in potatoes and animal proteins (meat and poultry) was a significant determinant of PhA (B ± SE, p: 0.165 ± 0.08, p = 0.05) in multiple linear regression models after adjusting for age, smoking, lean tissue, and MedDietScore. Conclusion: In conclusion, dietary patterns may affect PhA, suggesting the crucial role of protein in cancer management and the prevention of sarcopenia.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».