Association of Risperidone With Gastric Cancer: Triangulation Method From Cell Study, Animal Study, and Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the effects of risperidone, an atypical antipsychotic agent, on gastric cancer. Methods: A triangulation method comprising bench studies, including cell and animal experiments, and a retrospective cohort study, was subsequently performed. Results: The bench study indicated that risperidone exerted more prominent tumor inhibition effects than other atypical antipsychotics on the proliferation of KATO-III cells, a human gastric cancer cell line. Significant and dose-dependent cell viability was observed in Hs27 cells (control cells) in the presence of risperidone compared with in KATO-III cells. Both in vivo and in vitro results indicated that risperidone significantly inhibited the proliferation of KATO-III cells by inducing ROS and apoptosis, and that it suppressed the growth of xenografted KATO-III tumors in nude mice. In addition, the population-based cohort study found that risperidone users had reduced risks of gastric cancer compared with non-users, with lowered adjusted hazard ratios (HRs) for two induction periods (HR = 0.75; 95% confidence interval [CI] 0.68–0.83 for the one-year induction period, and HR = 0.68; 95% CI 0.61–0.75 for the two-year induction period). Conclusion: The findings are consistent with anticancer effects associated with risperidone, but further research and evaluations are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».