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Enregistrement W1984109394 · doi:10.1089/ars.2007.1919

Cysteine-Rich Protein Reverses Weight Loss in Lung Cancer Patients Receiving Chemotherapy or Radiotherapy

2007· article· en· W1984109394 sur OpenAlexaff
Richard Tozer, Patricia Tai, Wilma Falconer, Thiérry Ducruet, Annie Karabadjian, Gustavo Bounous, John H. Molson, Wulf Dröge

Notice bibliographique

RevueAntioxidants and Redox Signaling · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensCollège BoréalMcGill UniversityOutotec (Canada)Saskatchewan Cancer AgencyHamilton Regional Laboratory Medicine Program
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChemotherapyLung cancerAdverse effectRadiation therapyWeight lossInternal medicineCancerOxidative stressGastroenterologyCaseinSurgeryOncologyBiologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidative stress plays a role in the tumor-cytotoxic effect of cancer chemotherapy and radiotherapy and also in certain adverse events. In view of these conflicting aspects, a double-blind trial over a 6-month period was performed to determine whether a cysteine-rich protein (IMN1207) may have a positive or negative effect on the clinical outcome if compared with casein, a widely used protein supplement low in cysteine. Sixty-six patients with stage IIIB-IV non-small cell lung cancer were randomly assigned to IMN1207 or casein. Included were patients with a previous involuntary weight loss of > or =3%, Karnofsky status > or =70, and an estimated survival of >3 months. Thirty-five lung cancer patients remained on study at 6 weeks. Overall compliance was not different between treatment arms (42-44% or 13 g/day). The patients treated with the cysteine-rich protein had a mean increase of 2.5% body weight, whereas casein-treated patients lost 2.6% (p = 0.049). Differences in secondary endpoints included an increase in survival, hand-grip force, and quality of life. Adverse events were mild or moderate. Further studies will have to show whether the positive clinical effects can be confirmed and related to specific parameters of oxidative stress in the host.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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