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Enregistrement W3120602695 · doi:10.1016/j.jcmgh.2020.12.013

Preventing Colitis-Associated Colon Cancer With Antioxidants: A Systematic Review

2021· review· en· W3120602695 sur OpenAlexafffund
Thergiory Irrazábal, Bhupesh Kumar Thakur, Kenneth Croitoru, Alberto Martín

Notice bibliographique

RevueCellular and Molecular Gastroenterology and Hepatology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin C and Antioxidants Research
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Cancer Society
Mots-clésMedicineColorectal cancerColitisCancerInternal medicineGastroenterologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel disease (IBD) patients have an increased risk of developing colitis-associated colon cancer (CAC); however, the basis for inflammation-induced genetic damage requisite for neoplasia is unclear. Several studies have shown that IBD patients have signs of increased oxidative damage, which could be a result of genetic and environmental factors such as an excess in oxidant molecules released during chronic inflammation, mitochondrial dysfunction, a failure in antioxidant capacity, or oxidant promoting diets. It has been suggested that chronic oxidative environment in the intestine leads to the DNA lesions that precipitate colon carcinogenesis in IBD patients. Indeed, several preclinical and clinical studies show that different endogenous and exogenous antioxidant molecules are effective at reducing oxidation in the intestine. However, most clinical studies have focused on the short-term effects of antioxidants in IBD patients but not in CAC. This review article examines the role of oxidative DNA damage as a possible precipitating event in CAC in the context of chronic intestinal inflammation and the potential role of exogenous antioxidants to prevent these cancers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,312
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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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