Green Tea and Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Green tea is a beverage widely used by lung cancer patients and the public for its purported anticancer properties. The authors conducted a systematic review of green tea for the treatment and prevention of lung cancer. METHODOLOGY: Six electronic databases were searched from inception until November 2011 for human interventional and preclinical evidence pertaining to the safety and efficacy of green tea for lung cancer. RESULTS: A total of 84 articles met inclusion criteria: two Phase I trials, three reports of one surrogate study, and 79 preclinical studies. There is a lack of controlled trials investigating green tea for lung cancer. Two Phase I studies showed no objective tumor responses at the maximum tolerated dose, ranging from 3 to 4.2 g/m(2) green tea extract (GTE) per day. Four cups of green tea daily decreased DNA damage (8OH-dG) in smokers. Human studies indicate that 800mg of green tea catechins daily does not alter activity of the CYP2D6, CYP1A2, CYP3A4 and CYP2C9 enzymes, however in vitro evidence suggests that green tea may bind to and reduce the effectiveness of bortezomib. Green tea applied topically may improve the healing time of radiation burns. CONCLUSIONS: Although some evidence suggests that chemopreventative benefits can be accrued from green tea, there is currently insufficient evidence to support green tea as a treatment or preventative agent for lung cancer. Green tea should not be used by patients on bortezomib therapy. Further research is warranted to explore this natural agent for lung cancer treatment and prevention.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».