Prevalence of Poverty and Hunger at Cancer Diagnosis and Its Association with Malnutrition and Overall Survival in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Many South African children live in poverty and food insecurity; therefore, malnutrition within the context of childhood cancer should be examined. Parents/caregivers completed the Poverty-Assessment Tool (divided into poverty risk groups) and the Household Hunger Scale questionnaire in five pediatric oncology units. Height, weight, and mid-upper arm circumference assessments classified malnutrition. Regression analysis evaluated the association of poverty and food insecurity with nutritional status, abandonment of treatment, and one-year overall survival (OS). Nearly a third (27.8%) of 320 patients had a high poverty risk, associated significantly with stunting (p = 0.009), food insecurity (p < 0.001) and residential province (p < 0.001) (multinomial regression). Stunting was independently and significantly associated with one-year OS on univariate analysis. The hunger scale was significant predictor of OS, as patients living with hunger at home had an increased odds ratio for treatment abandonment (OR 4.5; 95% CI 1.0; 19.4; p = 0.045) and hazard for death (HR 3.2; 95% CI 1.02, 9.9; p = 0.046) compared to those with food security. Evaluating sociodemographic factors such as poverty and food insecurity at diagnosis is essential among South African children to identify at-risk children and implement adequate nutritional support during cancer treatment.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».