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Enregistrement W4403215982 · doi:10.3390/cancers16193414

Effect of a Novel Food Rich in Miraculin on the Oral Microbiome of Malnourished Oncologic Patients with Dysgeusia

2024· article· en· W4403215982 sur OpenAlexaff
Julio Plaza‐Díaz, Francisco Javier Ruiz‐Ojeda, Bricia López‐Plaza, Marco Brandimonte‐Hernández, Ana I. Álvarez‐Mercado, Lucía Arcos-Castellanos, Jaime Feliú, Thomas Hummel, Samara Palma Milla, Ángel Gil

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónUniversidad de GranadaUniversitat Rovira i VirgiliCentro para el Desarrollo Tecnológico Industrial
Mots-clésDysgeusiaMedicineSalivaPlaceboMicrobiomeOral MicrobiomeInternal medicineGastroenterologyBiologyPathologyBioinformaticsAdverse effectDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Dysgeusia contributes to the derangement of nutritional status in patients with cancer as well as worsening the quality of life. There has been a lack of effective treatments for taste disorders provided by the pharmaceutical industry. Methods: This was a pilot randomized, parallel, triple-blind, and placebo-controlled intervention clinical trial in which 31 malnourished patients with cancer and dysgeusia receiving antineoplastic treatment were randomized into three arms [standard dose of DMB (150 mg DMB/tablet), high dose of DMB (300 mg DMB/tablet) or placebo (300 mg freeze-dried strawberry)] for three months. Patients consumed a DMB or placebo tablet before each main meal. Using the nanopore methodology, we analyzed the oral microbiome of patients with cancer using saliva samples. Results: All patients with cancer and dysgeusia had dysbiosis in terms of lower bacterial diversity and richness. DMB consumption was associated with changes in oral microbiome composition. Neither selected bacteria nor taste perception, type of diet, and cytokine levels were associated with mucositis. Likewise, alcohol and tobacco consumption as well as general and digestive toxicity due to systemic therapy were not associated with specific changes of the oral microbiome, according to logistic binary regression. The standard dose of DMB resulted in a lower abundance of Veillonella compared with the high DMB dose and placebo at 3 months after intervention with DMB. In particular, some species such as Streptococcus parasanguinis, Veillonella parvula, and Streptococcus mutans were less abundant in the DMB standard-dose group. Additionally, the consumption of a standard dose of DMB revealed a negative association between the concentrations of TNF-α and the abundance of species such as Streptococcus thermophilus, Streptococcus pneumoniae, Streptococcus dysgalactiae and Streptococcus agalactiae. Conclusions: Accordingly, regular DMB consumption could modify the oral microbiome in patients with cancer and dysgeusia, which may contribute to maintaining an appropriate immune response. However, as the present pilot study involved a small number of participants, further studies are necessary to draw robust conclusions from the data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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