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Enregistrement W2125457087 · doi:10.1097/01.mcp.0000129754.97392.d5

Chemoprevention of lung cancer

2004· review· en· W2125457087 sur OpenAlexaffabout
Victor Cohen, Fadlo R. Khuri

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerCancer preventionCancerIsotretinoinDiseaseClinical trialCarcinogenesisOncologyInternal medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Lung cancer is one of the major causes of cancer-related deaths. Grim mortality figures argue powerfully for new approaches to control this disease. Chemoprevention is the use of specific natural or synthetic chemical agents to reverse, suppress, or prevent carcinogenic progression to invasive cancer. The current article focuses on the field of lung cancer chemoprevention and recent advances. Lung cancer biology and general principles of prevention strategies are also described. RECENT FINDINGS: Trials in lung cancer chemoprevention have so far produced either neutral or harmful primary end point results whether in the primary, secondary and tertiary settings. The data suggest that lung cancer was not prevented by beta-carotene, alpha-tocopherol, retinal, retinyl palmitate, N-acetylcysteine, or isotretinoin in smokers. The results from the recently completed Canadian study of anethole dithiolethione in smokers with bronchial dysplasia as well secondary analyses of the phase III trials involving selenium and data from the US Intergroup NCI-91-0001 supporting treatment with isotretinoin in never and former smokers are hopeful and may help define new avenues of chemopreventive treatment after scientists and clinicians analyze the information generated. SUMMARY: The concept of chemoprevention in lung cancer is still in its infancy but one day may have a significant impact on the incidence and mortality of this leading cancer threat. An improved understanding of carcinogenesis and cancer prevention mechanisms will no doubt aid in the design of future clinical trials and in the validation of candidate agents as well as the development of new targets. Planned or ongoing trials currently are targeting important molecular markers of lung carcinogenesis and progression including cyclooxygenase-2, the ras-signaling pathway through farnesyl transferase inhibitors and the tyrosine kinase/epidermal growth factor receptor pathway. Until such studies are completed however, no drug or drug combination should be used for lung cancer prevention outside of a clinical study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,007

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,362 · 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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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