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Enregistrement W4380084871 · doi:10.1615/critrevoncog.2023048934

Melatonin: Emerging Player in the Management of Oral Cancer

2023· review· en· W4380084871 sur OpenAlexaff
Sagar Dholariya, Ragini Singh, Kinjal A. Patel

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews™ in Oncogenesis · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelatoninCancerCarcinogenesisMedicineCarcinogenHormoneBioinformaticsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oral cancer (OC) has emerged as a major medical and social issue in many industrialized nations due to the high death rate. It is becoming increasingly common in people under the age of 45, although the underlying causes and mechanisms of this increase remain unclear. Melatonin, as a pleiotropic hormone, plays a pivotal role in a wide variety of cellular and physiological functions. Mounting evidence supports melatonin's ability to modify/influence oral carcinogenesis, help in the reduction of the incidence of OC, and increase chemo- and radiosensitivity. Despite its potential anti-carcinogenic effects, the precise function of melatonin in the management of OC is not well understood. This review summarizes the current knowledge regarding melatonin function in anti-carcinogenesis mechanisms for OC. In addition, clinical assessment and the potential therapeutic utility of melatonin in OC are discussed. This review will provide a basis for researchers to create new melatonin-based personalized medicines for treating and preventing OC.

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 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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,003
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)0,0000,001

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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