Exercise training as treatment in cancer cachexia
Notice bibliographique
Résumé
Cachexia is a wasting syndrome that may accompany a plethora of diseases, including cancer, chronic obstructive pulmonary disease, aids, and rheumatoid arthritis. It is associated with central and systemic increases of pro-inflammatory factors, and with decreased quality of life, response to pharmacological treatment, and survival. At the moment, there is no single therapy able to reverse cachexia many symptoms, which include disruption of intermediary metabolism, endocrine dysfunction, compromised hypothalamic appetite control, and impaired immune function, among other. Growing evidence, nevertheless, shows that chronic exercise, employed as a tool to counteract systemic inflammation, may represent a low-cost, safe alternative for the prevention/attenuation of cancer cachexia. Despite the well-documented capacity of chronic exercise to counteract sustained disease-related inflammation, few studies address the effect of exercise training in cancer cachexia. The aim of the present review was hence to discuss the results of cachexia treatment with endurance training. As opposed to resistance exercise, endurance exercise may be performed devoid of equipment, is well tolerated by patients, and an anti-inflammatory effect may be observed even at low-intensity. The decrease in inflammatory status induced by endurance protocols is paralleled by recovery of various metabolic pathways. The mechanisms underlying the response to the treatment are considered.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».