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Enregistrement W3135296007 · doi:10.32635/2176-9745.rbc.2009v55n2.1648

Alterações Genéticas em Câncer de Cabeça e Pescoço

2009· article· pt· W3135296007 sur OpenAlexaff
Jucimara Colombo, Paula Rahal

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Cancerologia · 2009
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensInterface Biologics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O carcinoma de células escamosas de cabeça e pescoço (HNSCC) constitui o quinto tipo de câncer mais comum mundialmente, com uma incidência anual global de 780.000 novos casos. Os sítios comuns incluem cavidade oral, orofaringe, hipofaringe, nasofaringe, cavidade nasal, seios paranasais, laringe e glândulas salivares. O consumo de tabaco e/ou álcool são os principais fatores de risco envolvidos no desenvolvimento do HNSCC. Apesar dos recentes avanços no tratamento, o índice de sobrevivência dos pacientes com HNSCC tem permanecido em 40%. A recidiva locorregional e a metástase após terapia convencional parecem ser os principais fatores que contribuem para a sobrevivência reduzida dos pacientes. O desenvolvimento do câncer de cabeça e pescoço é um processo multipasso acompanhado por mudanças genéticas e epigenéticas, incluindo perda de heterozigozidade, inativação gênica por metilação e amplificação gênica. Diferentes estudos têm revelado numerosas alterações moleculares em HNSCC, incluindo ativação de oncogenes, tais como: EGFR, ciclina D1 e COX-2; inativação de genes supressores tumorais, tais como: TP53, p16, p27 e WAF1/C1P1; e expressão de fatores angiogênicos e metastáticos; além dos polimorfismos genéticos de enzimas metabólicas. Esta revisão apresenta informações atuais sobre as principais alterações genéticas envolvidas no desenvolvimento do câncer de cabeça e pescoço, as quais apresentam potencial valor prognóstico, e discute alguns fatores que contribuem para a controvérsia a respeito de sua importância prognóstica.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations22
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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