The Potential of Integrative Cancer Treatment Using Melatonin and the Challenge of Heterogeneity in Population-Based Studies: A Case Report of Colon Cancer and a Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Melatonin is a multifunctional hormone regulator that maintains homeostasis through circadian rhythms, and desynchronization of these rhythms can lead to gastrointestinal disorders and increase the risk of cancer. Preliminary clinical studies have shown that exogenous melatonin alleviates the harmful effects of anticancer therapy and improves quality of life, but the results are still inconclusive due to the heterogeneity of the studies. A personalized approach to testing clinical parameters and response to integrative treatment with nontoxic and bioavailable melatonin in patient-centered N-of-1 studies deserves greater attention. This clinical case of colon cancer analyzes and discusses the tumor pathology, the adverse effects of chemotherapy, and the dynamics of markers of inflammation (NLR, LMR, and PLR ratios), tumors (CEA, CA 19-9, and PSA), and hemostasis (D-dimer and activated partial thromboplastin time). The patient took melatonin during and after chemotherapy, nutrients (zinc, selenium, vitamin D, green tea, and taxifolin), and aspirin after chemotherapy. The patient's PSA levels decreased during CT combined with melatonin (19 mg/day), and melatonin normalized inflammatory markers and alleviated symptoms of polyneuropathy but did not help with thrombocytopenia. The results are analyzed and discussed in the context of the literature on oncostatic and systemic effects, alleviating therapy-mediated adverse effects, association with survival, and N-of-1 studies.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».