Donepezil for Cancer Fatigue: A Double-Blind, Randomized, Placebo-Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effectiveness of donepezil compared with placebo in cancer patients with fatigue as measured by the Functional Assessment for Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F). PATIENTS AND METHODS: Patients with fatigue score >or= 4 on a scale of 0 to 10 (0 = no fatigue, 10 = worst possible fatigue) for more than 1 week were included. Patients were randomly assigned to receive donepezil 5 mg or placebo orally every morning for 7 days. A research nurse contacted the patients by telephone daily to assess toxicity and fatigue level. All patients were offered open-label donepezil during the second week. FACIT-F and/or the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) were assessed at baseline, and days 8, 11, and 15. The FACIT-F fatigue subscale score on day 8 was considered the primary end point. RESULTS: Of 142 patients randomly assigned to treatment, 47 patients in the donepezil group and 56 in the placebo group were assessable for final analysis. Fatigue intensity improved significantly on day 8 in both donepezil and placebo groups. However, there was no significant difference in fatigue improvement by FACIT-F (P = .57) or ESAS (P = .18) between groups. In the open-label phase, fatigue intensity continued to be low as compared with baseline. No significant toxicities were observed. CONCLUSION: Donepezil was not significantly superior to placebo in the treatment of cancer-related fatigue.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».