Impact of Adjunct Testosterone on Cancer-Related Fatigue: An Ancillary Analysis from a Controlled Randomized Trial
Notice bibliographique
Résumé
Many cancer patients undergoing treatment experience cancer-related fatigue (CRF). Inflammatory markers are correlated with CRF but are not routinely targeted for treatment. We previously demonstrated in an NIH-funded placebo-controlled, double-blind, randomized clinical trial (NCT00878995, closed to follow-up) that seven weekly injections of 100 mg adjunct testosterone preserved lean body mass in cancer patients undergoing standard-of-care treatment in a hospital setting. Because testosterone therapy can reduce circulating proinflammatory cytokines, we conducted an ancillary analysis to determine if this testosterone treatment reduced inflammatory burden and improved CRF symptoms and health-related quality of life. Randomization was computer-generated and managed by the pharmacy, which dispensed testosterone and placebo in opaque syringes to the administering study personnel. A total of 24 patients were randomized (14 placebo, 10 testosterone), and 21 were included in the primary analysis (11 placebo, 10 testosterone). Testosterone therapy did not ameliorate CRF symptoms (placebo to testosterone difference in predicted mean multidimensional fatigue symptom inventory scores: -5.6, 95% CI: -24.6 to 13.3), improve inflammatory markers, or preserve health-related quality of life and functional measures of performance in late-stage cancer patients.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».