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Enregistrement W3003441679 · doi:10.9734/jammr/2019/v31i1230339

Undesirable Outcomes of Starvation Therapy of Cancer Require Special Attention

2020· article· en· W3003441679 sur OpenAlexaff
Fawwaz Shakir Al Joudi

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Medicine and Medical Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarvationCancerClinical trialCancer therapyMedicineIntensive care medicinePsychologyPsychotherapistPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutritional starvation is a growing area of research into development of cancer therapy. Within the vast amount of positive research findings in starvation trials, there have been weaknesses in some of the systems utilized. Because such weaknesses are taken as adverse points that must be well-thought-out and avoided, such negative effects have been sought from the literature and presented in this work. This mini-review can then be a suitable guide for researchers and clinicians to either avoid situations where the growth of certain cancer cells is enhanced by certain forms or modes of starvation, or their metastatic abilities are boosted. The intra- and extra-cellular mechanisms associated with these cellular enhancements have been demonstrated. Some negative interactions of starvation with chemotherapy have also been included. The understanding of these mechanisms can help avoid them for better future experimental and clinical results and may, at the same time, open new avenues for research workers to find ways of dismantling them.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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