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Enregistrement W2047633734 · doi:10.1517/13543784.17.7.1029

Heparin as an anticancer therapeutic

2008· review· en· W2047633734 sur OpenAlexaff
Leo R. Zacharski, Agnes YY Lee

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Investigational Drugs · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeparinPharmacologyIntensive care medicineMedicineAnticancer drugDrugInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the pathophysiological mechanisms remain elusive, accumulating experimental and clinical data are showing that anticoagulants, particularly low molecular weight heparin, may have an important role as anticancer agents. Although this concept was first introduced decades ago, advancement in research has been hampered by scepticism and disinterest. The difficulty with understanding and defining the mechanisms of action is reflective of the diverse activity and pharmacological profile of these biological compounds, and the limitations of experimental techniques available to explore the interactions between the coagulation cascade and intracellular pathways that govern cell growth and differentiation. OBJECTIVES: This review will address and summarize some of the ongoing basic and clinical research on heparin as an anticancer therapeutic. METHODS: A literature review using the keys words 'heparin', 'low molecular weight heparin', 'cancer survival' and 'neoplasm' was performed. Meeting proceedings from recent conferences on thrombosis and cancer were handsearched for relevant clinical studies. CONCLUSION: The investigation of anticoagulants as anticancer agents is now an innovative and rapidly growing field. Greater understanding of the interaction between coagulation and cancer will lead to improved patient care.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,331 · 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
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

Citations42
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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