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Enregistrement W2953080824 · doi:10.1016/j.sdentj.2019.05.010

Head and neck cancer management and cancer stem cells implication

2019· review· en· W2953080824 sur OpenAlexafffund
Osama A. Elkashty, Ramy Ashry, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueThe Saudi Dental Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Higher Education
Mots-clésMedicineCancer stem cellCancerHead and neck cancerRadiation therapyHead and neck squamous-cell carcinomaCarcinogenesisOncologyHead and neckMalignancyStem cellEtiologyBasal cellAlcohol consumptionCancer researchPathologyInternal medicineSurgeryBiologyAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Head and neck squamous cell carcinomas (HNSCCs) arise in the mucosal linings of the upper aerodigestive tract and are heterogeneous in nature. Risk factors for HNSCCs are smoking, excessive alcohol consumption, and the human papilloma virus. Conventional treatments are surgery, radiotherapy, chemotherapy, or a combined modality; however, no international standard mode of therapy exists. In contrast to the conventional model of clonal evolution in tumor development, there is a newly proposed theory based on the activity of cancer stem cells (CSCs) as the model for carcinogenesis. This "CSC hypothesis" may explain the high mortality rate, low response to treatments, and tendency to develop multiple tumors for HNSCC patients. We review current knowledge on HNSCC etiology and treatment, with a focus on CSCs, including their origins, identifications, and effects on therapeutic options.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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