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Enregistrement W2494850449 · doi:10.2196/resprot.5804

Impact of Elimination or Reduction of Dietary Animal Proteins on Cancer Progression and Survival: Protocol of an Online Pilot Cohort Study

2016· article· en· W2494850449 sur OpenAlexvenueno aff
A Ritter, A. Egger, Jennifer Machacek, Rosa Aspalter

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicineCohortProtocol (science)Cohort studyOncologyIncidence (geometry)Cancer incidenceGerontologyInternal medicineBioinformaticsBiologyPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current evidence suggests that the incidence of cancer is low in vegan populations, and experimental studies have revealed a significant role of dietary proteins in cancer development and progression. However, little data currently exists regarding the effect of a plant-based diet on the progression of diagnosed cancer. OBJECTIVE: The main objective of this study is to determine if a reduction or total elimination of animal protein from the diet can positively influence the outcome of an existing cancer and, in addition to standard oncological therapies, increase remission rates. METHODS: The primary aim of this online study is to test the effect on remission rates in cancer patients (primary outcome) with distinct self-selected dietary patterns (omnivore, lacto-ovo-vegetarian, vegan), and allow for an estimation of the effect size. Secondary outcomes are tumor behavior, relapse-free interval, therapies, therapy tolerability and side-effects, comorbidities, medication, quality of life, acceptance, and feasibility of the selected diet. Safety concerns exist for vegan diets (especially in cancer patients) and the study will carefully monitor for deterioration of health, tumor progression, or malnutrition. Furthermore, the study will evaluate the online portal as a study platform (technical and safety aspects, and sequence of displayed questionnaires) as well as the validity of self-reported and online-generated data. RESULTS: The study was performed between April, 2015 and June, 2016, and a preliminary evaluation of safety aspects was undertaken after June, 2016. Primary and secondary outcomes will be evaluated when the final patients complete the study in December, 2016. CONCLUSIONS: This study will reveal information about the effects of dietary patterns on cancer disease and progression. The methodology of the study addresses several aspects and limitations of nutrition studies in cancer patients, such as precision of nutrition data, acceptance criteria, online methodology, and safety aspects. CLINICALTRIAL: Clinicaltrials.gov NCT02437474; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02437474 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6jL7UUCVq).

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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