Notice bibliographique
Résumé
Tissue factor (TF), the key regulator of haemostasis and angiogenesis, is also involved in the pathology of several diseases, including cardiovascular, inflammatory and neoplastic conditions. In the latter, TF is upregulated by cancer cells, as well as by certain host cells, and it is the interactions between these distinct pools of TF-expressing cells that likely influence tumour progression in several ways. Furthermore, the release of TF microparticles into the circulation is thought to contribute to the systemic coagulopathies commonly observed in cancer patients. The direct regulation of TF by oncogenic events has provided a plausible explanation for the relatively common overexpression of TF in various cancers and its involvement in tumour growth, angiogenesis, metastasis and coagulopathy. However, this constitutive influence is modified by the tumour microenvironment, cellular interactions and host factors rendering TF expression patterns complex and heterogeneous. It appears that in many biological contexts TF plays a central role in disease progression and thereby potentially constitutes an attractive therapeutic target, especially in scenarios where the risk of bleeding can be avoided by selecting appropriate medications, refined dosing or by targeting the signalling component of TF activity. The efficacy and safety of such approaches still awaits clinical verification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».