Cancer cachexia and targeting chronic inflammation: a unified approach to cancer treatment and palliative/supportive care.
Notice bibliographique
Résumé
Chronic inflammation often acts as a tumor promoter, resulting in aggressive cancerous growth and spread. Many of the same inflammatory factors that promote tumor growth also are responsible for cancer cachexia/anorexia, pain, debilitation, and shortened survival. A compelling case may be made for mounting an attack on inflammation with other anticancer measures at initial diagnosis, with the consequent probability of improving both patient quality of life and survival. High serum levels of the inflammatory marker C-reactive protein or fibrinogen and an elevated white blood cell count correlate with poor prognosis and may be used as a prognostic index to establish the need for nutritional/metabolic intervention. At the author's institution, a concerted effort is being made to screen all newly diagnosed patients with non-small cell lung cancer for the presence of nutritional problems, inflammatory markers, and related symptoms. Interventions include dietary counseling; nutritional and, if warranted, vitamin supplementation; exercise concordant with the patient's physical condition; a prescription for omega 3 fatty acids if inflammation is present, and general symptom management. To establish the value of early nutritional/metabolic intervention, clinical trials are needed that combine measures that combat cachexia and inflammation with first-line chemotherapy in patients who present with weight loss, fatigue, and deteriorating function.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».