Multimodal cancer treatment and its association with nutrition care practices in patients with head and neck and esophageal cancer: an international prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Both cancer and its’ treatment contribute to the development of malnutrition, particularly in cancers that impact nutrition intake such as head and neck (HNC) and esophageal (EC) cancers. This study was undertaken to explore the relationship between cancer treatment and nutrition care in patients with HNC and EC. Methods: Adult patients (≥18 years) with newly diagnosed head and neck (HN) or esophageal (ESO) cancers scheduled to receive cancer treatment were enrolled between 2016 and 2018 in the INFORM study, a longitudinal multi-centre prospective cohort study. Baseline clinical characteristics of patients, cancer characteristics, treatment type (chemotherapy/radiotherap y /surgery) and frequency, nutrition risk (Patient Generated Subjective Global Assessment Short Form (PG-SGA SF) and nutrition care were recorded. Results: 100 HNC and 51 EC patients were included. Data were collected across 4 time periods from baseline to 6 months at 11 sites in Canada, Australia Italy, The Netherlands and the United States. Seventy-nine percent of the patients were male with a mean (SD) age of 63 (10) years. At admission, the mean (SD) BMI was 27 (5) kg/m2 and 30% were current smokers. Baseline PGA-SGA SF was ≥ 4 indicating nutrition risk for 59% of the HNC and 77% of the EC patients. The number of cancer treatments was positively associated with increases in enteral (EN) and parenteral nutrition (PN). In HNC patients receiving a single cancer treatment, 39% required EN and with 3 cancer treatment types, 78% required EN. In EC requiring a single cancer treatment, 50% required EN and in patients with 3 cancer treatments 94% required EN. Conclusion: The number of cancer treatment modalities is associated with the intensity of nutrition therapy required to sustain the patients through their cancer journey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».