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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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».