Urinary cytokines/chemokines after magnetic resonance-guided high intensity focused ultrasound for palliative treatment of painful bone metastases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is experienced by 50-75% of patients with bone metastases, representing a major source of morbidity amongst cancer patients. Magnetic resonance-guided high intensity focused ultrasound (MRgHIFU) is a new, non-invasive, outpatient treatment modality for painful bone metastases. The aim of this study was to analyze urinary cytokines/chemokines pattern after MRgHIFU for palliative treatment of painful bone metastases. The findings were compared to the cytokines/chemokines pattern post single 8 Gy fraction radiation from our previous study. METHODS: Urine samples were collected from patients with painful bone metastases 3 days before and 2 days after treatment with MRgHIFU. Each urine sample was tested for pro-inflammatory cytokines and anti-inflammatory cytokines. Patients received teaching on how to collect urine samples on their own. The Millipore Milliplex 42-Plex Cytokine/Chemokine Kit™ was used to measure urinary levels of a panel of cytokines/chemokines. RESULTS: Ten patients were enrolled for the study. The following 15 cytokines were above the level of detection (LOD) in at least 50% of patients at both pre MRgHIFU and post MRgHIFU: EGF, eotaxin, Fit-3 ligand, fractalkine, G-CSF, GRO, IFNα2, IL-1ra, IL-8, IP-10, MCP-1, PDGF-AA, RANTES, sIL-2Rα, and VEGF. Nine urinary cytokines significantly decreased post MRgHIFU, namely, eotaxin, GRO, IL-8, IL-13, IP-10, MCP-1, MIP-1β, RANTES, and sIL-2Rα. In addition, there were significant differences between post MRgHIFU and post-8 Gy fraction radiation in most urinary cytokines. CONCLUSIONS: Nine urinary cytokines significantly reduced post-MRgHIFU in patients with painful bone metastases. The significance of cytokines/chemokines pattern for palliative treatment of painful bone metastases is still unknown.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».