Neurological and renal complications in obese children with cancer: a systematic review of cardiovascular risk factors
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Notice bibliographique
Résumé
Obesity in children, especially those with cancer, is a growing concern due to its impact on health outcomes. These children are at increased risk for neurological, renal, and cardiovascular complications, which can worsen their prognosis. This systematic review aims to examine the role of obesity in the development of these complications in children with cancer, highlighting the associated cardiovascular risk factors. A comprehensive literature search was conducted across databases such as PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and Google Scholar for studies published between 2014 and 2025. Eligible studies included interventional, cohort, case-control, and observational studies that examined the impact of cancer treatments on neurological and renal outcomes in obese pediatric patients. The review followed PRISMA guidelines to ensure methodological rigor, with quality assessment using validated tools such as the Newcastle-Ottawa Scale and STROBE checklist. Thirteen studies involving 14,723 participants met the inclusion criteria. Obesity was associated with poorer survival outcomes, particularly in children with ALL and CNS tumors, showing lower EFS and OS rates. Obese children undergoing chemotherapy had higher incidences of treatment-related toxicities, including hepatotoxicity, nephrotoxicity, and thrombotic events. Renal complications, including acute kidney injury and electrolyte imbalances, were more prevalent in obese patients. Obesity also increased cardiovascular risk, with higher rates of hypertension and insulin resistance. Additionally, it contributed to neurocognitive impairments and poor psychosocial outcomes. Lastly, obesity affected growth trajectories, with many survivors remaining obese long-term. Early weight management and personalized treatment strategies are crucial to mitigate these risks. Addressing obesity in pediatric cancer care is essential to improve treatment outcomes and long-term survivorship, with further research needed to develop effective interventions.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle