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Enregistrement W3193426500 · doi:10.1016/j.biopha.2021.112040

Effects of chemotherapeutic agents on male germ cells and possible ameliorating impact of antioxidants

2021· review· en· W3193426500 sur OpenAlexaff
Soudeh Ghafouri‐Fard, Hamed Shoorei, Atefe Abak, Mohammad Seify, Mahdi Mohaqiq, Fatemeh Keshmir, Mohammad Taheri, Seyed Abdulmajid Ayatollahi

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensCentennial College
Organismes subventionnairesShahid Beheshti University of Medical Sciences
Mots-clésCisplatinCyclophosphamidePaclitaxelPharmacologyDoxorubicinChemotherapyIn vivoDrugSpermatogenesisMedicineBiologyInternal medicineBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of cancer in young adults is associated with several side effects, particularly in the reproductive system. Detrimental effects of chemotherapy on the germ cells depend on many factors including primary semen parameters, the way of drug administration, the kind and dose of chemotherapeutic regimens, and the phase of spermatogenesis during the time of drug administration. Lack of appropriate fertility preservation treatments particularly in the affected children necessitates the introduction of methods to amend the harmful effects of chemotherapeutic agents on male germ cells. Several studies have assessed the toxic effects of chemotherapeutic agents in rodent models and tested a number of antioxidants to evaluate their possible impact on the preservation of sperm cells. In the present manuscript, we describe the effects of the mostly investigated chemotherapeutic drugs in this regard i.e., cisplatin, doxorubicin, paclitaxel, 5-fluorouracil, and cyclophosphamide. As several in vivo and in vitro studies have shown the impact of antioxidants on chemotherapy-induced damage of sperms, we also describe the protective effects of antioxidants in this regard.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations64
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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