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Enregistrement W2896166955 · doi:10.3389/fnint.2018.00052

Neutrophil-Mediated Endogenous Analgesia Contributes to Sex Differences in Oral Cancer Pain

2018· article· en· W2896166955 sur OpenAlexfundno aff
Nicole N. Scheff, Aditi Bhattacharya, Edward Dowse, Richard X. Dang, John C. Dolan, Susanna Wang, Hyesung Kim, Donna G. Albertson, Brian L. Schmidt

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthYork University
Mots-clésMedicineCancerEndogenous opioidNociceptionCancer painEndogenyImmune system(+)-NaloxoneAnalgesicInternal medicineImmunologyOpioidAnesthesiaReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of oral cancer in the United States is increasing, especially in young people and women. Patients with oral cancer report severe functional pain. Using a patient cohort accrued through the New York University Oral Cancer Center and immune-competent mouse models, we identify a sex difference in the prevalence and severity of oral cancer pain. A neutrophil-mediated endogenous analgesic mechanism is present in male mice with oral cancer. Local naloxone treatment potentiates cancer mediator-induced orofacial nociceptive behavior in male mice only. Tongues from male mice with oral cancer have significantly more infiltrating neutrophils compared to female mice with oral cancer. Neutrophils isolated from the cancer-induced inflammatory microenvironment express beta-endorphin and met-enkephalin. Furthermore, neutrophil depletion results in nociceptive behavior in male mice. These data suggest a role for sex-specific, immune cell-mediated endogenous analgesia in the treatment of oral cancer pain.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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