The Nutritional Burden of Cancer: Nutritional Status and Body Composition Differences Between Children with Acute Lymphoblastic Leukemia and their Siblings in Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
During treatment, children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) gain fat mass and lose skeletal muscle mass. The great majority live in low- and middle-income countries with few studies of their body composition and none addressing the hypothesis that the disease itself contributes to nutritional morbidity. At diagnosis, children with ALL were compared to their siblings on socioeconomic status (SES). Nutritional status was assessed by mid-upper arm circumference (MUAC)-for-age Z scores and body composition by dual energy x-ray absorptiometry (DXA). Median SES scores for the patients (47.5) and their siblings (47.0) were very similar (P = 0.5). MUAC Z scores for patients aged >5 years were lower than for siblings (P < 0.001). On DXA siblings had a higher mean appendicular lean mass index Z score, a surrogate of skeletal muscle mass, than patients (P = 0.019). A logistic model to estimate the odds ratio (OR) of being severely/moderately under-nourished (classified by MUAC Z score) by SES revealed that, compared with siblings (n = 49), children with ALL (n = 60) had a higher probability of being under-nourished (OR 5.25, 95% CI 1.44–25.95, P = 0.02). The results support the hypothesis that children at diagnosis of ALL in Guatemala are more nutritionally depleted than their apparently healthy siblings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».