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Enregistrement W2905320113 · doi:10.3747/co.25.4108

Reducing Postsurgical Exudate in Breast Cancer Patients by Using San Huang Decoction to Ameliorate Inflammatory Status: A Prospective Clinical Trial

2018· article· en· W2905320113 sur OpenAlexvenueno aff
Zhiyuan Zhu, Jingxian Xue, Lingfeng Yu, Weihe Bian, Y. F. Zhang, Ki Cheul Sohn, Im Hee Shin, Chang Yao

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing University
Mots-clésMedicineBreast cancerDecoctionClinical trialExudateProspective cohort studyCancerInternal medicineOncologyPharmacologyTraditional medicineBioinformaticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Reducing inflammatory factors in wound exudate is a promising treatment approach for healing wounds in postsurgical breast cancer patients. Traditional Chinese Medicine (tcm) treatments have been shown to be beneficial and safe for optimal regulation of oxidative stress during the postoperative period. In the present clinical trial, we evaluated the effectiveness of a promising Chinese herbal formula, San Huang decoction [shd (Radix astragali, Radix et rhizoma rhei, and Rhizoma curcuma longa, 3:1:1; supplemental Table 1)], on wound inflammatory response after mastectomy. Methods The study randomized 30 patients with breast cancer who fulfilled the inclusion and exclusion criteria to either a treatment (n = 15) or a control group (n = 15). Patients in the treatment group received liquid shd, taken twice daily with or without food. Treatment was given for 1 day before surgery and for 7 days postoperatively. Participants in the control group received a placebo on the same schedule as the treatment group. Outcomes measured in every subject included clinical tcm and wound inflammation symptom scores, daily and total amounts of drainage fluid, and levels of inflammatory factors in the exudate [tumour necrosis factor α (tnf-α), interleukins 6 (il-6), 8 (il-8), and 2R (il-2R), human C-reactive protein (crp)] at 2 h and on days 1, 3, and 7 postoperatively. Results The total amount of drainage fluid over 7 days was significantly lower in the treatment group (572.20 ± 93.95 mL) than in the control group (700.40 ± 107.38 mL). The tcm symptom score was also lower in treatment group (day 7: 1.87 ± 0.83 vs. 4.80 ± 3.61, p = 0.049), as was the inflammatory symptom score (day 7: 0.67 ± 0.72 vs. 3.67 ± 2.50, p = 0.001). Levels of tnf-α, il-6, il-8, il-2R, and crp in drainage fluid were significantly lower with shd treatment. Conclusions Perioperative treatment with shd effectively lessened postoperative exudate and ameliorated inflammatory symptoms in patients who underwent surgery for breast cancer.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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