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Enregistrement W4408631772 · doi:10.1002/rco2.70001

Malnutrition Risk and the Psychological Burden of Anorexia and Cachexia in Patients With Advanced Cancer

2025· article· en· W4408631772 sur OpenAlexaboutno aff
Rony Dev, Patricia Bramati, Marvin Omar Delgado-Guay, Bryan Fellman, Ahsan Azhar, Michael Tang, Jegy M. Tennison, Josue Becerra, Sonal Admane, Shalini Dalal, David Hui, Egidio Del Fabbro, Eduardo Bruera

Notice bibliographique

RevueJCSM Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésAnorexiaMalnutritionCachexiaMedicineCancer cachexiaCancerMalnutrition in childrenIntensive care medicineGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Patients with advanced cancer are at risk for malnutrition and anorexia‐cachexia syndrome. The study objective was to determine the frequency of these conditions in patients evaluated in an outpatient supportive care clinic (SCC). Methods One hundred patients with cancer were prospectively enrolled to complete a cross‐sectional one‐time survey. We collected patient demographics, cancer diagnosis, weight history and height and Zubrod performance status from electronic health records. Patients completed the Functional Assessment of Anorexia Therapy–Anorexia/Cachexia Subscale (FAACT‐A/CS) questionnaire, the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), the Patient‐Generated Subjective Global Assessment–Short Form (PG‐SGA‐SF), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and a Body Image Scale (BIS). A PG‐SGA‐SF cut‐off of ≥ 6 indicated malnutrition risk, and loss of appetite was defined as either ESAS ≥ 3 or FAACT‐ACS ≤ 37. Results Of the 165 patients approached, 100 (61%) completed the survey. The average (SD) age was 61.6 years old (11.5). The majority were female (52%), White (75%) and married (80%). The most common cancers were gastrointestinal (22%) and genitourinary (21%). Sixty‐one per cent (61%) screened positive for risk of malnutrition (PG‐SGA‐SF ≥ 6), anorexia was noted in 60% (ESAS ≥ 3) and 53% (FAACT‐A/CS ≤ 37) of patients, 10% of patients were noted to have a body mass index < 18.5, and 28% had body image dissatisfaction (BIS ≥ 10). Documented > 5% weight loss over the past 6 months was noted in 49%; 61% noted > 10% lifetime weight loss, relative to usual adult body weight or at time of diagnosis. Patients with anorexia (FAACT‐ACS ≤ 37) compared with no anorexia reported significantly higher HADS anxiety score (4.4 vs. 3.2, p = 0.04), depression (5.9 vs. 3.5, p = 0.001), body image distress (BIS 7.2 vs. 4.9, p = 0.03) and worse appetite (ESAS 1.4 vs. 0.6, p = 0.02). Symptoms including depression, anxiety and body image distress were not significantly different between patients with either a history of > 10% lifetime weight loss or > 5% weight loss over 6 months. Conclusions Malnutrition risk was noted in roughly 60% of patients with advanced cancer. Inclusion of patients' body mass index to malnutrition or cachexia criteria resulted in underdiagnosis. Subjective symptoms of anorexia, but not objective weight loss, was significantly associated with anxiety and depression. Routine malnutrition screening with the PG‐SGA‐SF should be incorporated into all outpatient SCC visits and, comparing current weight to documented pre‐illness baseline weight, should be obtained to determine the severity of cachexia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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