A comparative evaluation of the Global Leadership Initiative on Malnutrition vs the Patient‐Generated Subjective Global Assessment in assessing nutrition status in patients diagnosed with terminal cancer: A retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the clinical utility of the Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA) as a nutrition screening tool and the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria as a diagnostic framework in a cohort of patients with terminal cancer. This single-institution, retrospective cohort study included adults who were diagnosed with cancer and a predicted life expectancy <3 months intolerant to anticancer treatment who received palliative care between October 2023 and March 2024. Of 104 patients screened, 78 (54% male) were included in the analysis and 26 were excluded because of a terminal condition that precluded completion of the PG-SGA. The median age, body mass index, and survival were 73 years, 20.4, and 32 days, respectively. Weight loss occurred in 46% of patients within the previous 3 to 6 months, whereas 17% gained weight. Within the previous 2 weeks, 28% exhibited weight gain. The GLIM classified 35% of patients as well nourished, whereas the PG-SGA identified none as such. Agreement between the two tools was low (kappa coefficient = 0.037). Between the nutrition status screened by PG-SGA and assessed by the GLIM, no significant differences of all symptoms in Edmonton Symptom Assessment Systems or of survival outcomes were observed. In contrast, fluid retention and low handgrip strength emerged as significant predictors of mortality in Cox proportional hazards models. These findings suggest that, in patients with terminal cancer, PG-SGA may serve as a sensitive screening tool, whereas GLIM may have limited diagnostic applicability in end-of-life settings.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».