High-dose Asian ginseng (Panax ginseng) for cancer-related fatigue (CRF): A preliminary report.
Notice bibliographique
Résumé
9642 Background: CRF is a common and severe symptom in patients with cancer. There are limited useful treatments available. The objective of this preliminary study was to assess the safety of high-dose Panax ginseng (PG) on CRF. Methods: In this prospective open labeled study, 30 patients with cancer and fatigue ≥4/10 (0=no fatigue, 10=worst possible fatigue) received high dose PG 800mg orally daily for 29 days. Functional Assessment of Cancer Therapy-fatigue (FACIT-F), Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) (0=best, 10=worst), and Hospital Anxiety Depression Scale (HADS) were assessed at baseline and day 29. Results: 24/30 (80%) patients were evaluable. The median age was 58yrs, 50% were females, 84% were white. The most common cancer type was genitourinary cancer (31%). Table shows the changes in fatigue, anxiety, depression scores. ESAS well-being improved from 4.67 (2.04) to 3.50 (2.34) (p=0.01374), appetite improved from 4.29 (2.79) to 2.96 (2.46) (p=0.0097). 21/24 (87%) patients had an improved FACIT-F fatigue score by day 15. Global Symptom Evaluation score of PG for fatigue was better in 15/24 patients (63%) with median improvement of 5 (1=hardly any better, 7= very great deal better). No ≥ grade 3 adverse events related to the study drug were reported. Conclusions: 1) PG is safe and rapidly improved ESAS fatigue and FACIT-F fatigue scores; 2) Overall quality of life (FACIT-General), appetite, and sleep at night also improved. Randomized controlled trials of PG are justified in CRF. Clinical trial information: NCT01375114. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».