Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».