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Enregistrement W4380224508 · doi:10.14740/wjon1596

The Association Between Oral Anaerobic Bacteria and Pancreatic Cancer

2023· review· en· W4380224508 sur OpenAlexvenueno aff
Mesut Öğrendik

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerMedicineAggregatibacter actinomycetemcomitansAnaerobic bacteriaPorphyromonas gingivalisPeriodontitisDysbiosisPancreatitisFusobacteriaPancreasInternal medicineGastroenterologyCancerAdenocarcinomaBacteriaProteobacteriaBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reports have shown increased positive correlations with the salivary microbiota and pancreatic carcinogenesis. A European study showed that high levels of Porphyromonas gingivalis were correlated with periodontium damage and were associated with a risk of pancreatic cancer (two-fold). A recent study, using oral mouthwash samples (n = 361 with pancreatic adenocarcinoma), determined that the presence of P. gingivalis and Aggregatibacter actinomycetemcomitans along with Fusobacteria and Leptotrichia were a risk factor for pancreatic cancer. The link between pancreatic cancer and periodontitis has been documented. Interestingly, periodontitis presents with inflammation and microbial dysbiosis, both of which have been characterized in pancreatic cancer. This review highlights multiple roles in which oral anaerobic bacteria can spread to the pancreas and contribute to pancreatic cancer. World J Oncol. 2023;14(3):174-177 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1596

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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