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Enregistrement W4306921014 · doi:10.3390/cancers14205142

Use of Cannabis and Cannabinoids for Treatment of Cancer

2022· review· en· W4306921014 sur OpenAlexafffund
Viktoriia Cherkasova, Bo Wang, Marta Gerasymchuk, Anna Fiselier, Olga Kovalchuk, Igor Kovalchuk

Notice bibliographique

RevueCancers · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésEndocannabinoid systemCancerMedicineCannabisDiseaseCannabinoidApoptosisCell growthImmunosurveillanceBioinformaticsBiologyInternal medicinePsychiatryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The endocannabinoid system (ECS) is an ancient homeostasis mechanism operating from embryonic stages to adulthood. It controls the growth and development of many cells and cell lineages. Dysregulation of the components of the ECS may result in uncontrolled proliferation, adhesion, invasion, inhibition of apoptosis and increased vascularization, leading to the development of various malignancies. Cancer is the disease of uncontrolled cell division. In this review, we will discuss whether the changes to the ECS are a cause or a consequence of malignization and whether different tissues react differently to changes in the ECS. We will discuss the potential use of cannabinoids for treatment of cancer, focusing on primary outcome/care-tumor shrinkage and eradication, as well as secondary outcome/palliative care-improvement of life quality, including pain, appetite, sleep, and many more factors. Finally, we will complete this review with the chapter on sex- and gender-specific differences in ECS and response to cannabinoids, and equality of the access to treatments with cannabinoids.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,926
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)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,418
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

Citations65
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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