Plasma and neutrophil fatty acid composition in advanced cancer patients and response to fish oil supplementation
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic demand and altered supply of essential nutrients is poorly characterised in patients with advanced cancer. A possible imbalance or deficiency of essential fatty acids is suggested by reported beneficial effects of fish oil supplementation. To assess fatty acid status (composition of plasma and neutrophil phospholipids) in advanced cancer patients before and after 14 days of supplementation (12+/-1 g day(-1)) with fish (eicosapentaenoic acid, and docosahexaenoic acid) or placebo (olive) oil. Blood was drawn from cancer patients experiencing weight loss of >5% body weight (n=23). Fatty acid composition of plasma phospholipids and the major phospholipid classes of isolated neutrophils were determined using gas liquid chromatography. At baseline, patients with advanced cancer exhibited low levels (<30% of normal values) of plasma phospholipids and constituent fatty acids and elevated 20 : 4 n-6 content in neutrophil phospholipids. High n-6/n-3 fatty acid ratios in neutrophil and plasma phospholipids were inversely related to body mass index. Fish oil supplementation raised eicosapentaenoic acid and docosahexaenoic acid content in plasma but not neutrophil phospholipids. 20 : 4 n-6 content was reduced in neutrophil PI following supplementation with fish oil. Change in body weight during the supplementation period related directly to increases in eicosapentaenoic acid in plasma. Advanced cancer patients have alterations in lipid metabolism potentially due to nutritional status and/or chemotherapy. Potential obstacles in fatty acid utilisation must be addressed in future trials aiming to improve outcomes using nutritional intervention with fish oils.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».