A rapid review of nutrition and exercise approaches to managing unintentional weight loss, muscle loss, and malnutrition in cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This narrative review summarizes the evidence for nutrition, exercise, and multimodal interventions to maintain weight and muscle mass and prevent malnutrition from meta-analysis, systematic reviews, and randomized controlled trials published within the last 5 years, and in comparison to future research priority areas identified by international guidelines. RECENT FINDINGS: Dietary counseling with oral nutrition support (ONS), escalated to enteral nutrition if weight loss continues, is the gold standard treatment approach to maintaining weight and preventing malnutrition. Recent ONS trials with dietary counseling show promising findings for weight maintenance, extending the literature to include studies in chemoradiotherapy, however, change in body composition is rarely evaluated. Emerging trials have evaluated the impact of isolated nutrients, amino acids, and their derivatives (ie, β-hydroxy β-methylbutyrate) on muscle mass albeit with mixed effects. There is insufficient evidence evaluating the effect of exercise interventions on unintentional weight loss, muscle mass, and malnutrition, however, our knowledge of the impact of multimodal nutrition and exercise interventions is advancing. Prehabilitation interventions may attenuate weight and muscle loss after surgery, particularly for patients having gastrointestinal and colorectal surgery. Multimodal trials that commence during treatment show mixed effects on weight and muscle mass when measured. SUMMARY: This review highlights that the evidence for preventing unintentional weight loss and malnutrition from cancer treatment is strong within nutrition. Multimodal interventions are emerging as effective interventions to prevent unintentional weight loss. Promising interventions are demonstrating improvements in muscle mass, however further exploration through studies designed to determine the effect on muscle is required.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».