Vietnamese
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Nutrition and Cancer

Pilot Study to Explore the Accuracy of Current Prediction Equations in Assessing Energy Needs of Patients with Newly Diagnosed Glioblastoma Multiforme.

Chỉ người dùng đã đăng ký mới có thể dịch các bài báo
Đăng nhập Đăng ký
Liên kết được lưu vào khay nhớ tạm
Rebecca B Little
Robert A Oster
Betty E Darnell
Wendy Demark-Wahnefried
L Burt Nabors

Từ khóa

trừu tượng

Glioblastoma multiforme (GBM) is rare, yet it is the most common brain malignancy and has a poor prognosis. In regard to GBM, there is a dearth of research on resting energy expenditure (REE) and the accuracy of extant prediction equations. The aim of this cross-sectional study was to compare measured REE (mREE) to commonly used prediction equations in newly diagnosed GBM patients. REE was collected by indirect calorimetry in 20 GBM patients. Calculated REE was derived from Harris-Benedict (again with weight adjusted for obesity), Mifflin-St Jeor, and the 20 kcal/kg body weight ratio method. Paired t-tests and Bland-Altman analyses were used to compare group means, evaluate the bias, and find the limits of agreement. Clinical accuracy was assessed by determining the percentage of patients with predicted REE within ±10% of mREE. Subjects were evenly distributed with regard to gender, primarily Caucasian, and largely overweight or obese and had a mean age of 57 years. All equations overestimated mREE. Mifflin-St Jeor and adjusted Harris-Benedict had the narrowest limits of agreement and accurately predicted 60% and 65% of subjects, respectively. Clinicians should be aware of the discrepancy between commonly used prediction equations and REE. More research is needed to verify these findings and decipher the cause and significance in the GBM population.

Tham gia trang
facebook của chúng tôi

Cơ sở dữ liệu đầy đủ nhất về dược liệu được hỗ trợ bởi khoa học

  • Hoạt động bằng 55 ngôn ngữ
  • Phương pháp chữa bệnh bằng thảo dược được hỗ trợ bởi khoa học
  • Nhận dạng các loại thảo mộc bằng hình ảnh
  • Bản đồ GPS tương tác - gắn thẻ các loại thảo mộc vào vị trí (sắp ra mắt)
  • Đọc các ấn phẩm khoa học liên quan đến tìm kiếm của bạn
  • Tìm kiếm dược liệu theo tác dụng của chúng
  • Sắp xếp sở thích của bạn và cập nhật các nghiên cứu tin tức, thử nghiệm lâm sàng và bằng sáng chế

Nhập một triệu chứng hoặc một căn bệnh và đọc về các loại thảo mộc có thể hữu ích, nhập một loại thảo mộc và xem các bệnh và triệu chứng mà nó được sử dụng để chống lại.
* Tất cả thông tin dựa trên nghiên cứu khoa học đã được công bố

Google Play badgeApp Store badge