Effects of Curcumin on Treatment Outcome in Patients with Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Treatment options for palliative care in patients with cancer aim to improve quality of life, and, in this context, alternative, complementary treatments are under study to reduce treatment side effects and increase traditional treatment efficacy. Curcumin is a food supplement derived from the plant Curcuma longa, which has recently received increasing attention because of its antioxidant and anti-inflammatory effects. Previous clinical trials, with different results, investigated Curcumin’s efficacy in cancer treatment. We aimed to explore the effect of Curcumin on treatment outcomes in patients with cancer diagnosis. Methods: In this systematic mini-review, conducted to answer the research question "What is the effect of curcumin on treatment outcome of cancer patients?" we searched four portals/databases (Pubmed/Medline, BVS/Lilacs, Scielo, and Cochrane). The PICOT strategy adopted was: P - patients with cancer; I - Curcumin; C- not applicable; O - treatment outcome; T- RCT and cohort studies. Independent reviewers checked for eligibility and study quality. Results: We included six studies regarding prostate cancer, head and neck tumors, colorectal cancer, breast cancer, and bladder cancer. Studies showed good tolerability for Curcumin with mild adverse effects. However, it showed no significant difference in survival or tumor progression. On the contrary, researchers observed exciting findings concerning preventing and relieving chemotherapy-related adverse effects. Discussion: Curcumin appears to be an intriguing potential adjuvant therapy in patients with cancer. Further studies on the topic are needed to investigate its possible concrete applications and to address the known problem of its poor bioavailability.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».