Cysteine-Rich Protein Reverses Weight Loss in Lung Cancer Patients Receiving Chemotherapy or Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».