The efficacy and safety of Kyung-Ok-Ko on cancer-related fatigue in lung cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer-related fatigue (CRF) is a major symptom experienced by lung cancer patients receiving chemotherapy and radiation therapy. Since CRF has a multidimensional influence on cancer patients, they may experience physical weakening, a decline in cognitive function, and depression from emotional consequences. Kyung-Ok-Ko is used for improving fatigue or weak physical constitution. It is known to be effective in immune activation, reducing fatigue, and enhancing cognitive function. Although Kyung-Ok-Ko is clinically used for the treatment of CRF, its efficacy and safety against CRF in lung cancer patients are yet to be studied. Therefore, we aimed to investigate the efficacy and safety of Kyung-Ok-Ko. METHODS: This is a randomized, placebo-controlled, patients-assessor blind, parallel-group, single-center clinical trial. Lung cancer patients with CRF, after termination of chemo or radiation therapies, are randomized in a 1:1 ratio to receive either Kyung-Ok-Ko or placebo for 6 weeks. The primary outcome is Brief Fatigue Inventory (BFI). The secondary outcomes include Visual Analog Fatigue Scale (VAFS), Functional Assessment of Cancer Therapy (FACIT) Fatigue scale, Hospital Anxiety Depression Scale (HADS), Montreal Cognitive Assessment Korean version (MoCA-K), and Korean pattern identification questionnaire. Adverse events are evaluated by Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE). All outcomes and adverse events are assessed at the baseline, mid-treatment, post-treatment, and at 1-month follow-up. DISCUSSION: This study investigates whether Kyung-Ok-Ko can alleviate CRF in lung cancer patients. The results of this study will provide clinical evidence for the application of Kyung-Ok-Ko in the treatment of CRF in lung cancer patients. TRIAL REGISTRATION: Korean Clinical Trial Registry (http://cris.nih.go.kr; registration number: KCT000666).Trial status: Currently, participant recruitment is ongoing.
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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 | 0,000 |
| 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 ».