QOLP-20. DIETARY, ACTIVITY, AND QUALITY OF LIFE METRICS IN PATIENTS WITH NEWLY DIAGNOSED GLIOBLASTOMA IMPLEMENTING A KETOGENIC DIET: RESULTS OF A PHASE 1 CLINICAL TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Emerging evidence suggests that a ketogenic diet (KD) may limit neoplastic growth, but limited data exist regarding the effect of KD on daily activity, cognition, and health-related quality-of-life (HRQOL) for patients with glioblastoma. METHODS Newly diagnosed GBM patients participating in a single-arm phase 1 trial of a 16-week KD plus standard-of-care measured BID blood glucose and ketone levels (Keto-Mojo), captured continuous activity data (Fitbit), and completed quality-of-life (QLQ30) surveys and Montreal Cognitive Assessments (MoCA) at baseline, Week 8, and study end (up to 16 weeks). NCT03451799. RESULTS All patients (n = 14; 57% female; median age 55 years) maintained blood ketones above 0.3 mM > 50% of study duration (mean per-patient days in ketosis = 87%). Mean glucose (mg/dl) and ketone levels decreased through the study – Weeks 1/2: glucose 94.9 (SD:16.5), ketones 1.44 (SD:5.82); Weeks 3/4: glucose 94.1 (SD:12.9), ketones 1.34 (SD:0.9); Final two weeks: glucose 92.3 (SD:13.3), ketones 1.13 (SD:0.7). On average, patients walked 6,836 steps/day (SD:5,129), spending 14.3 hours sedentary (SD:6.45) and 43.6 minutes (SD:60.4) in high-intensity activity. Sleep duration was 6.8 hours (SD:2.26). Patients (n = 9) with OS > 14.6 mo from diagnosis demonstrated greater minutes of high-intensity activity (58.2 vs 20.7, p = 0.001), downtrending glucose (p = 0.001), and higher ketone levels (1.40 vs 1.11, p = 0.026). Activity data corroborated the tolerability of KD with stable-to-increased activity by study end. MoCA scores were stable from baseline (mean 23.4/30, SD:4.16) to study end (mean 24.8/30, SD:7.12; p = 0.38). When viewed as a composite score, HRQOL was stable-to-improving in 10/14 patients at Week 8 and EOS. CONCLUSION The use of wearable technology and at-home testing allowed for remote monitoring of activity and diet adherence. Good adherence and stable HRQOL and activity levels were observed in this phase 1 trial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».