N-3 Long-Chain Polyunsaturated Fatty Acids, Eicosapentaenoic and Docosahexaenoic Acid, and the Role of Supplementation during Cancer Treatment: A Scoping Review of Current Clinical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
This scoping review examines the evidence for n-3 long-chain polyunsaturated fatty acid [LCPUFA, eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA)] supplementation in clinical cancer therapy. A comprehensive literature search was performed to identify relevant clinical intervention studies conducted through August 2020. Fifty-seven unique cancer trials, assessing EPA and/or DHA supplementation pre- or post-treatment, concomitant with neoadjuvant chemotherapy, radiation or surgery, or in palliative therapy were included. Breast, head and neck, gastrointestinal, gastric, colorectal/rectal, esophageal, leukemia/lymphoma, lung, multiple myeloma and pancreatic cancers were investigated. Across the spectrum of cancers, the evidence suggests that supplementation increased or maintained body weight, increased progression-free and overall survival, improved overall quality of life, resulted in beneficial change in immune parameters and decreased serious adverse events. Taken together, the data support that EPA and/or DHA could be used to improve outcomes important to the patient and disease process. However, before incorporation into treatment can occur, there is a need for randomized clinical trials to determine the dose and type of n-3 LCPUFA intervention required, and expansion of outcomes assessed and improved reporting of outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».