Prevalence of Chronic and Acute Malnutrition and Association With Overall Three‐Year Survival in Newly Diagnosed Children With Cancer in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study investigated the prevalence of malnutrition at childhood cancer diagnosis in South Africa and the association with 1-year post-diagnosis overall survival (OS). METHOD: Nutritional status was prospectively assessed for newly diagnosed children with cancer. Chronic undernutrition was defined as two standard deviations (SDs) or more below zero for height/length-for-age (HAZ), and acute as underweight (weight-for-age [WAZ], and wasted as body mass index for age [BAZ] and mid-upper arm circumference for age [MUAC/A]). The association between the nutritional status at diagnosis and age, sex, disease group and 1-year post-diagnosis OS was analysed with Cox regression and hazard ratios (HRs). RESULTS: Less than 15% were chronically malnourished (stunted: 14.3%) and up to 24.3% acutely undernourished (wasted: 24.3% MUAC-Z and BAZ 8.1%), 11.6% underweight, of 320 patients at cancer diagnosis). More females than males were underweight (12.2% vs. 4.5%; p = 0.027). Children of 5 years of age and older had a higher prevalence of wasting (18.7%) than children under 5 years of age (3.9%) (p < 0.001) at diagnosis, with significant improvement 6 months after diagnosis. Stunting was significantly associated with poorer OS at 3 years after a cancer diagnosis (HR 1.8; 95% CI 1.1, 2.8; p = 0.011). CONCLUSION: MUAC/A identified more children with undernutrition than other nutritional parameters. Stunting was significantly associated with poorer OS 3 years and EFS 2 years after a cancer diagnosis. Optimal nutritional support should be provided for South African children, especially those with acute and chronic malnutrition, to improve OS.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».