Optimizing muscle mass and function in advanced lung cancer patients: randomized, double-blind, placebo-controlled trial protocol using High Eicosapentaenoic acid and PROtein (HEPRO) to modulate epigenetics, reduce toxicity and improve gut microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Background Lung cancer is strongly associated with malnutrition and detrimental changes in muscle mass (MM), which can lead to reduced quality of life and reduced tolerance to and efficacy of antineoplastic treatment. The loss of MM and myosteatosis (fat infiltration into muscle) have been linked to inflammation in cancer, and n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA) found in fish oil are known to modulate inflammatory response, lean mass, microbiota, and epigenetic mechanisms. Methods High Eicosapentaenoic acid and PROtein (HEPRO) is a randomized, double-blind, placebo-controlled clinical trial. A total of 50 patients over 20 years of age diagnosed with stage III or IV non-small cell lung cancer with an ECOG performance status of 0–2 who are eligible for systemic treatment will be included and randomized 1:1 into two treatment arms: four fish oil capsules containing 2,100 mg EPA and 924 mg DHA per day versus four placebo capsules containing 2,250 mg oleic acid per day for 4 months. All patients will be instructed to consume 1.5 g protein per kg body weight per day and receive protein supplementation if necessary. MM, myosteatosis, muscle function, handgrip strength, dietary assessment, toxicity, response to treatment, and survival will be assessed. Translational research includes membrane phospholipid composition, gut microbiota, inflammation, and miRNA. MicroRNA will be analyzed by quantitative real-time polymerase chain reaction, phospholipids, by gas chromatography, and microbiota, by 16S ribosomal RNA genetic sequencing. Statistical analysis will be conducted using IBM SPSS Statistics V.26 and a multiple regression model will be proposed. Associations with p < 0.05 will be considered significant. Conclusions The HEPRO study aims to evaluate a viable dietary intervention strategy to improve MM and function in patients with lung cancer.
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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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 ».