Impact of Physical Activity on Oxidative Stress Markers in Patients with Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Regular physical activity (PA) can affect oxidative stress, known to be involved in carcinogenesis. The objective of this study was to evaluate the associations between a six-month PA intervention and oxidative stress biomarkers, PA, and clinical outcomes in patients with metastatic breast cancer. METHODS: Forty-nine newly diagnosed patients with metastatic breast cancer were recruited for a single-arm, unsupervised, and personalized six-month walking intervention with activity tracker. PA level and PA fitness, plasma concentrations of DNA oxidation (8OhdG), lipid peroxidation (MDA), and protein oxidation (AOPP), plasma activities of superoxide dismutase (SOD), glutathione peroxidase (GPX), and catalase, plasma and leucocyte activities of myeloperoxidase (MPO) and NADPH oxidase (NOX), and clinical markers of tumor progression (RECIST criteria) were measured at baseline and after the six-month intervention. RESULTS: GPX activity (+17%) and MDA (+9%) significantly increased between baseline and the end of the intervention. Changes in PA level and fitness were significantly positively correlated with changes in plasma GPX and significantly negatively with changes in NOX in the leucocytes. Plasma MDA was significantly higher (+20%) whereas plasma AOPP was lower (-46%) for patients with tumor progression or that died during the six months as compared to patients without progression. CONCLUSION: A six-month PA intervention may be potentially beneficial in metastatic breast cancer patients for enhancing antioxidant enzyme activity and decreasing prooxidant enzyme activity. Moreover, AOPP and MDA could also be favorable and unfavorable biomarkers, respectively, since they are associated with disease progression and fitness level in this population. This trial is registered with NCT number: NCT03148886.
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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 ».