Diet composition as a source of variation in experimental animal models of cancer cachexia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A variety of experimental animal models are used extensively to study mechanisms underlying cancer cachexia, and to identify potential treatments. The important potential confounding effect of dietary composition and intake used in many preclinical studies of cancer cachexia is frequently overlooked. Dietary designs applied in experimental studies should maximize the applicability to human cancer cachexia, meeting the essential requirements of the species used in the study, matched between treatment and control groups as well as also being generally similar to human consumption. METHODS: A literature review of scientific studies using animal models of cancer and cancer cachexia with dietary interventions was performed. Studies that investigated interventions using lipid sources were selected as the focus of discussion. RESULTS: The search revealed a number of nutrient intervention studies (n = 44), with the majority including n-3 fatty acids (n = 16), mainly eicosapentaenoic acid and/or docosahexaenoic acid. A review of the literature revealed that the majority of studies do not provide information about dietary design; food intake or pair-feeding is rarely reported. Further, there is a lack of standardization in dietary design, content, source, and overall composition in animal models of cancer cachexia. A model is proposed with the intent of guiding dietary design in preclinical studies to enable comparisons of dietary treatments within the same study, translation across different study designs, as well as application to human nutrient intakes. CONCLUSION: The potential for experimental endpoints to be affected by variations in food intake, macronutrient content, and diet composition is likely. Diet content and composition should be reported, and food intake assessed. Minimum standards for diet definition in cachexia studies would improve reproducibility of pre-clinical studies and aid the interpretation and translation of results to humans with cancer.
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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) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».