MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2112575569 · doi:10.1158/1055-9965.epi-05-0027

Statins and Cancer Development

2005· review· en· W2112575569 sur OpenAlexaff
Robin E. Duncan, Ahmed El‐Sohemy, Michael C. Archer

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPravastatinHMG-CoA reductaseReductaseMevalonate pathwayStatinHydroxymethylglutaryl-CoA reductaseCholesterol synthesisLovastatinCancerCholesterolAtorvastatinCoenzyme ACancer researchPharmacologyMedicineEnzymeChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is epidemiologic evidence that the hydrophilic 3-hydroxy-3-methylglutaryl CoA (HMG-CoA) reductase inhibitor pravastatin increases the incidence of some extrahepatic cancers, although this finding has been attributed to chance. We hypothesize that pravastatin is able to promote the development of cancer by causing an induction of HMG-CoA reductase and, hence, mevalonate synthesis in extrahepatic tissues. We have shown that mevalonate, the product of HMG-CoA reductase, promotes the growth of breast cancer cells. Because there is no uptake of pravastatin by most extrahepatic cells, this statin will be unable to mitigate the increase in mevalonate synthesis in extrahepatic tissues that accompanies the decrease in circulating cholesterol caused by its inhibition of hepatic HMG-CoA reductase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
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

Citations93
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetCancer, Lipids, and MetabolismTravaux en français237 207