Bioactive Interleukin-6 Levels in Serum and Ascites as a Prognostic Factor in Patients with Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin-6 (IL-6) is a multifunctional cytokine displaying diverse biologic functions that can be produced by a broad variety of normal and malignant cell types (1). In vivo, high levels of bioactive IL-6 have been detected in the ascites of patients with epithelial ovarian cancer, suggesting abundant local production of this cytokine at the tumor site (2-6). We found IL-6 levels in ascites to correlate significantly with the volume of ascites and nearly so with the size of tumor found at initial surgery (2). Notably, IL-6 levels in malignant ascites also correlated with reactive thrombocytosis, and maximum IL-6 bioactivity in ascites and highest platelet counts occurred in patients with undifferentiated ovarian adenocarcinoma or advanced disease (7). Patients who responded to chemotherapy tended to have lower ascites IL-6 levels compared with patients who failed to respond to chemotherapy (4). Berek et al. concluded that bioactive IL-6 in serum may be a useful tumor marker for ovarian cancer, because in their study it correlated with tumor burden, clinical disease status, and survival time (3). Performing a multivariate analysis, Scambia et al. (6) found serum IL-6 to have an independent prognostic value, but appeared to be less sensitive than CA-125. In conclusion, most investigators found serum and ascitic IL-6 to be of prognostic value in ovarian cancer. In the following section, the B9-bioassay for the detection of IL-6 in body fluids is described in detail.
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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) | 0,000 | 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 ».