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Enregistrement W4224293391 · doi:10.1155/2022/3254420

Molecular Mechanisms of Coffee on Prostate Cancer Prevention

2022· review· en· W4224293391 sur OpenAlexaff
Júlia Montenegro, Otniel Freitas‐Silva, Anderson Junger Teodoro

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do Estado do Rio de JaneiroFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésProstate cancerOxidative stressSex hormone-binding globulinPeroxiredoxinAntioxidantBiologyTestosterone (patch)HormoneEstrogenCancerEndocrinologyBiochemistryAndrogenEnzymeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer (PCa) is one of the most common types of cancer among men, and coffee is associated with a reduced risk of developing PCa. Therefore, we aim to review possible coffee molecular mechanisms that contribute to PCa prevention. Coffee has an important antioxidant capacity that reduces oxidative stress, leading to a reduced mutation in cells. Beyond direct antioxidant activity, coffee stimulates phase II enzymatic activity, which is related to the detoxification of reactive metabolites. The anti‐inflammatory effects of coffee reduce tissue damage related to PCa development. Coffee induces autophagy, regulates the NF‐ κ B pathway, and reduces the expression of iNOS and inflammatory mediators, such as TNF‐ α , IL‐6, IL‐8, and CRP. Also, coffee modulates transcriptional factors and pathways. It has been shown that coffee increases testosterone and reduces sex hormone‐binding globulin, estrogen, and prostate‐specific antigen. Coffee also enhances insulin resistance and glucose metabolism. All these effects may contribute to protection against PCa development.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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