Baseline Insulin-Like Growth Factor-I Plasma Levels, Systemic Inflammation, Weight Loss and Clinical Outcome in Metastatic Non-Small Cell Lung Cancer Patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer patients frequently suffer from weight loss and systemic inflammation in the context of advanced disease, which is related to adverse outcome. Insulin-like growth factor (IGF)-I is an anabolic molecule implicated in the maintenance of muscle mass and cancer growth. We investigated potential correlations of IGF-I with an inflammatory and weight loss status and with clinical outcome. METHODS: Baseline IGF-I plasma levels were measured in 77 patients (66 males, median age 65.5 ± 10.6 years), diagnosed with metastatic non-small cell lung cancer, and were correlated with serum albumin and C-reactive protein (CRP) levels, weight loss history, treatment response and overall survival. RESULTS: IGF-I correlated with age (p = 0.01), histologic subtype (p = 0.019), albumin (p < 0.001) and CRP (p < 0.001). In univariate analysis, gender (p = 0.005), smoking status (p = 0.012), albumin (p = 0.034) and IGF-I (p = 0.017) were related to time to progression, while IGF-I (p = 0.003), gender (p = 0.049) and smoking status (p = 0.003) retained their significance in multivariate analysis. Age (p = 0.005), gender (p = 0.029), weight loss (p = 0.009), performance status (p < 0.001), number of metastatic sites (p = 0.004), albumin (p = 0.008), CRP (p = 0.022) and IGF-I (p = 0.042) were associated with overall survival, although only gender (p = 0.013), weight loss (p = 0.027), performance status (p = 0.015) and number of metastatic sites (p = 0.021) emerged as independent prognostic factors. CONCLUSION: IGF-I correlates with systemic inflammation and seems to play an independent predictive role in metastatic non-small cell lung cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle