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Enregistrement W2136125035 · doi:10.1002/mnfr.200600191

Folate and colorectal cancer: An evidence‐based critical review

2007· article· en· W2136125035 sur OpenAlexaff
Young‐In Kim

Notice bibliographique

RevueMolecular Nutrition & Food Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerCancerMedicineOncologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently available evidence from epidemiologic, animal, and intervention studies does not unequivocally support the role of folate, a water-soluble B vitamin and important cofactor in one-carbon transfer, in the development and progression of colorectal cancer (CRC). However, when the portfolio of evidence from these studies is analyzed critically, the overall conclusion supports the inverse association between folate status and CRC risk. It is becoming increasingly evident that folate possesses dual modulatory effects on colorectal carcinogenesis depending on the timing and dose of folate intervention. Folate deficiency has an inhibitory effect whereas folate supplementation has a promoting effect on the progression of established colorectal neoplasms. In contrast, folate deficiency in normal colorectal mucosa appears to predispose it to neoplastic transformation, and modest levels of folic acid supplementation suppress, whereas supraphysiologic supplemental doses enhance, the development of cancer in normal colorectal mucosa. Several potential mechanisms relating to the disruption of one-carbon transfer reactions exist to support the dual modulatory role of folate in colorectal carcinogenesis. Based on the lack of compelling supportive evidence and on the potential tumor-promoting effect, routine folic acid supplementation should not be recommended as a chemopreventive measure against CRC at present.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations418
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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