Colorectal Cancer in Ulcerative Colitis: Mechanisms, Surveillance and Chemoprevention
Notice bibliographique
Résumé
Patients with ulcerative colitis (UC) are at a two- to three-fold increased risk of developing colorectal cancer (CRC) than the general population based on population-based data. UC-CRC has generated a series of clinical problems, which are reflected in its worse prognosis and higher mortality than sporadic CRC. Chronic inflammation is a significant contributor to the development of UC-CRC, so comprehending the relationship between the proinflammatory factors and epithelial cells together with downstream signaling pathways is the core to elucidate the mechanisms involved in developing of CRC. Clinical studies have shown the importance of early prevention, detection and management of CRC in patients with UC, and colonoscopic surveillance at regular intervals with multiple biopsies is considered the most effective way. The use of endoscopy with targeted biopsies of visible lesions has been supported in most populations. In contrast, random biopsies in patients with high-risk characteristics have been suggested during surveillance. Some of the agents used to treat UC are chemopreventive, the effects of which will be examined in cancers in UC in a population-based setting. In this review, we outline the current state of potential risk factors and chemopreventive recommendations in UC-CRC, with a specific focus on the proinflammatory mechanisms in promoting CRC and evidence for personalized surveillance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».