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Enregistrement W2027587146 · doi:10.1634/theoncologist.2012-0226

The Potential Role of Aerobic Exercise to Modulate Cardiotoxicity of Molecularly Targeted Cancer Therapeutics

2013· review· en· W2027587146 sur OpenAlexafffund
Jessica M. Scott, Susan G. Lakoski, John R. Mackey, Pamela S. Douglas, Mark J. Haykowsky, Lee W. Jones

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCardiotoxicityMedicineCancerDiscontinuationAdverse effectCancer therapyDiseaseToxicityBioinformaticsPharmacologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecularly targeted therapeutics (MTT) are the future of cancer systemic therapy. They have already moved from palliative therapy for advanced solid malignancies into the setting of curative-intent treatment for early-stage disease. Cardiotoxicity is a frequent and potentially serious adverse complication of some targeted therapies, leading to a broad range of potentially life-threatening complications, therapy discontinuation, and poor quality of life. Low-cost pleiotropic interventions are therefore urgently required to effectively prevent and/or treat MTT-induced cardiotoxicity. Aerobic exercise therapy has the unique capacity to modulate, without toxicity, multiple gene expression pathways in several organ systems, including a plethora of cardiac-specific molecular and cell-signaling pathways implicated in MTT-induced cardiac toxicity. In this review, we examine the molecular signaling of antiangiogenic and HER2-directed therapies that may underpin cardiac toxicity and the hypothesized molecular mechanisms underlying the cardioprotective properties of aerobic exercise. It is hoped that this knowledge can be used to maximize the benefits of small molecule inhibitors, while minimizing cardiac damage in patients with solid malignancies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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