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Enregistrement W2103155911 · doi:10.1186/1479-5876-12-127

Intravenous ascorbic acid as an adjuvant to interleukin-2 immunotherapy

2014· review· en· W2103155911 sur OpenAlexaff
Samuel C. Wagner, Boris Markosian, Naseem Ajili, Brandon R Dolan, Andy Kim, Doru T Alexandrescu, Constantin A Dasanu, Boris Minev, James Koropatnick, Francesco M. Marincola, Neil H Riordan

Notice bibliographique

RevueJournal of Translational Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin C and Antioxidants Research
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicityMedicineAscorbic acidAdjuvantSepsisPharmacologyImmunotherapyMelanomaTumor necrosis factor alphaImmunologyInternal medicineCancer researchImmune systemChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interleukin-2 (IL-2) therapy has been demonstrated to induce responses in 10-20% of advanced melanoma and renal cell carcinoma patients, which translates into durable remissions in up to half of the responsers. Unfortunately the use of IL-2 has been associated with severe toxicity and death. It has been previously observed and reported that IL-2 therapy causes a major drop in circulating levels of ascorbic acid (AA). The IL-2 induced toxicity shares many features with sepsis such as capillary leakage, systemic complement activation, and a relatively non-specific rise in inflammatory mediators such as TNF-alpha, C-reactive protein, and in advanced cases organ failure. Animal models and clinical studies have shown rapid depletion of AA in conditions of sepsis and amelioration associated with administration of AA (JTM 9:1-7, 2011). In contrast to other approaches to dealing with IL-2 toxicity, which may also interfere with therapeutic effects, AA possesses the added advantage of having direct antitumor activity through cytotoxic mechanisms and suppression of angiogenesis. Here we present a scientific rationale to support the assessment of intravenous AA as an adjuvant to decrease IL-2 mediated toxicity and possibly increase treatment efficacy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,364 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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