A Review of the Application of Inflammatory Biomarkers in Epidemiologic Cancer Research
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Inflammation is a facilitating process for multiple cancer types. It is believed to affect cancer development and progression through several etiologic pathways, including increased levels of DNA adduct formation, increased angiogenesis, and altered antiapoptotic signaling. This review highlights the application of inflammatory biomarkers in epidemiologic studies and discusses the various cellular mediators of inflammation characterizing the innate immune system response to infection and chronic insult from environmental factors. Included is a review of six classes of inflammation-related biomarkers: cytokines/chemokines, immune-related effectors, acute-phase proteins, reactive oxygen and nitrogen species, prostaglandins and cyclooxygenase-related factors, and mediators such as transcription factors and growth factors. For each of these biomarkers, we provide a brief overview of the etiologic role in the inflammation response and how they have been related to cancer etiology and progression within the literature. We provide a discussion of the common techniques available for quantification of each marker, including strengths, weaknesses, and potential pitfalls. Subsequently, we highlight a few under-studied measures to characterize the inflammatory response and their potential utility in epidemiologic studies of cancer. Finally, we suggest integrative methods for future studies to apply multifaceted approaches to examine the relationship between inflammatory markers and their roles in cancer development.
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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 | 0,032 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle