Effects of high-protein supplementation during cancer therapy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Establishing the effectiveness of high-protein supplementation in reducing cancer-related side effects is crucial. OBJECTIVE: The study aimed to assess the effectiveness and safety of high-protein supplementation on clinical outcomes of patients undergoing cancer therapy. METHODS: Systematic searches were conducted on Medline, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Scopus from inception until July 2023. Randomized controlled trials administering supplements with ≥10 g protein/serving, given to 20+ adult patients undergoing cancer therapy were included. Random-effects meta-analyses were used to estimate the effects of high-protein supplementation on the primary outcomes of body weight and health-related quality of life (HRQoL). We employed a vote-counting approach based on effect direction for secondary outcomes (that is, body composition, muscle function, hospitalization, response to cancer therapy/toxicity, survival, and systemic inflammation). Risk-of-bias (ROB) was assessed. RESULTS: = 80%). No differences in HRQoL were observed; all studies assessing HRQoL were rated as high ROB. A beneficial effect on muscle mass was found in 11 of 13 studies, although most had a high ROB due to assessment techniques. When considering higher quality studies, evidence of a beneficial effect was found in 5 of 5 studies for muscle strength, and 3 of 4 for hospitalization rate. Effects on other secondary outcomes were inconsistent or limited. No serious adverse effects were reported. CONCLUSIONS: High-protein supplementation mitigates weight loss, improves muscle strength, and lowers hospitalization rates in patients undergoing cancer therapy. These positive clinical outcomes, along with a favorable safety profile, suggest that high-protein supplementation may be a valuable addition to medical practice. However, given the need for more robust trials and the high ROB observed in the existing studies, these conclusions should be interpreted with caution. This review was prospectively registered with PROSPERO under the registration number CRD42021237372.
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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 | 0,017 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».