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Enregistrement W3208119767 · doi:10.5772/intechopen.99483

Genetic Polymorphism and Prostate Cancer: An Update

2021· book-chapter· en· W3208119767 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerOncologyBioinformaticsBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic polymorphism and prostate cancer (PC) are the most pernicious and recurrently malignancy worldwide. It is the most dominating cause of cancer related casualty among men in the US. Asian countries are inflicted with PC at an alarming rate though still the prevalence of PC is lower than European and American men. Some of the genetic and environmental factors that might play a role in PC risk include: age genetic predilection, family history, race/ethnicity, lifestyle, and dietary habits and non-dietary environmental risk factors such as smoking. Socio-economic factors including economic, scholastic and intellectual factors do not, intrinsically seem to straight away influence the risk of acquiring PC. Other genetic changes that may support an increased risk of developing PC include HPC1, HPC2, HPCX, CAPB, ATM,s HOXB13 and mismatch repair genes. PC occurrence rates are highly variable. Almost all PC mortalities are due to metastatic disease, generally through tumors the progress to be hormone refractory or castrate resistant. PC, developing research has acknowledged a number of candidate genes and biological pathways associated with PC. Indirect pathways such as P13K/AKT signaling pathway is one of most well known alternate pathway in PC Vascular endothelial growth factor (VEGF) is widely known to be potent stimulator of angiogenesis. The over expression of EGFR in a very large majority of cases is accompanied by the succession of PC, implying that this may play a mechanistic role. Numerous occupational factors have been proposed to cause PC. Some of the risk factors include; farmers/agricultural workers, pesticides, shift work and flight personnel. PC treatment can be done through surgery, radical prostatectomy is the main type of surgery. Risks of injury are many – reactions to anesthesia, loss of blood, blood clumps in the legs/lungs, injury to surrounding organs, infection at the site of surgery and many more. The other treatments are hormone therapy, chemotherapy and radio therapy chemotherapy. Chemotherapeutic drugs are typically used one at a time for PC such as transurethral resection of prostate (TURP). Some of the chemotherapeutic drugs are Docetaxel, Cabazitaxel, Mitoxantrone and Estramustine. Among the score of biomarkers being studied, numerous markers and techniques deserve awareness and acceptability for both patients and urologists in clinical practice.

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.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,280 · 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