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Enregistrement W1528798818 · doi:10.1002/9781119006039.ch16

PHYTOTHERAPEUTICS FOR CANCER THERAPY

2015· other· en· W1528798818 sur OpenAlexaff
Daniel Sze, Hao Liu, Maureen Boost, Raimond Wong, Stephen M. Sagar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicineLentinulaClinical trialPharmacologyTraditional medicineOncologyBiologyInternal medicineMushroom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines some of the recent evidence-based scientific information about the contribution of phytotherapeutics for effective cancer management with particular emphasis on results of human clinical trials. It discusses the clinical evidence of effectiveness of phytotherapeutics mainly in relation to the anticancer mechanisms through natural killer (NK) cell enhancement. NK cells play an important role in anticancer immunomodulation. Two commonly used phytotherapeutics, the medicinal mushrooms Lentinula edodes mycelia and Ganoderma lucidum, have been found to elicit their anticancer functions by regulating NK cells. If effects on both NK numbers and toxicity are taken into account, the recommended phytotherapy strategies appear to be Hochu-ekki-to, Shenqi Fuzheng Injection (SFI), and Aidi Injection. The chapter highlights the importance of careful documentation of the clinical effects for both overall survival and quality of life, in relation to potential mechanisms of action for further evidence-based use of selected cancer phytotherapeutics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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