Sarcopenia and Cachexia in Older Patients with Cancer: Pathophysiology, Diagnosis, Impact on Outcomes, and Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia and cachexia are two common and overlapping but distinct muscle wasting syndromes that predict adverse outcomes and undermine quality of life among older adults with cancer. Despite their prognostic value and negative effects on older patients' well-being, sarcopenia and cachexia are not routinely or adequately assessed and managed in clinical oncology practice. However, efforts to recognize and manage sarcopenia and cachexia at diagnosis and during follow-up may have beneficial effects on muscle mass, physical function, and quality of life among older adults with cancer, although evidence on long-term clinical outcomes in response to targeted interventions has yet to be established. This comprehensive review attempts to (i) delineate the differences in the pathophysiology and clinical manifestations between sarcopenia and cachexia, (ii) clarify how sarcopenia and cachexia are defined in the geriatric oncology literature, (iii) describe methods for assessing sarcopenia and cachexia in clinical practice, (iv) review the prognostic value of sarcopenia and cachexia among older patients, particularly those undergoing systemic cancer treatment, and (v) discuss evidence-based strategies aimed at managing sarcopenia and cachexia for older adults with cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».