MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078214711 · doi:10.2147/ott.s38403

β-blockers: a novel class of antitumor agents

2012· article· en· W2078214711 sur OpenAlexaff
Yi Ji, Chen, Xiao Xiao, Shan, Kai Kai

Notice bibliographique

RevueOncoTargets and Therapy · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesFudan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésBETA (programming language)Class (philosophy)PharmacologyMedicineChemistryComputer scienceArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

β-adrenergic signaling modulates key signaling pathways that are important for tumor-promoting processes, and numerous mechanisms of action have been elucidated. Preclinical studies have demonstrated that β-adrenergic antagonists, or β-blockers, can block multiple fundamental biologic processes underlying the progression and metastasis of tumors, including the inhibition of cell proliferation, migration, invasion, resistance to programmed cell death, and tumor angiogenesis and metastasis. Human pharmacoepidemiologic studies suggest that β-blockers have a role in inhibiting cancer progression and metastasis in combination with standard therapies. Furthermore, a number of prospective studies have demonstrated that β-blockers are effective at halting infantile hemangioma growth. These findings shed light on the novel perspective of using β-blockers as a class of potential antitumor agents in clinical oncology.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,491

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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOncoTargets and TherapyMême sujetCancer, Stress, Anesthesia, and Immune ResponseTravaux en français237 207