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Enregistrement W4384557585 · doi:10.3390/pathogens12070940

From Non-Alcoholic Fatty Liver Disease to Liver Cancer: Microbiota and Inflammation as Key Players

2023· review· en· W4384557585 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesUniversidad de Granada
Mots-clésSteatohepatitisFatty liverCirrhosisInflammationCancerAlcoholic liver diseaseMedicineImmune systemPopulationHepatocellular carcinomaSteatosisGut floraLiver diseaseDiseaseImmunologyGastroenterologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is estimated that 25% of the world's population has non-alcoholic fatty liver disease. This disease can advance to a more severe form, non-alcoholic steatohepatitis (NASH), a disease with a greater probability of progression to cirrhosis and hepatocellular carcinoma (HCC). NASH could be characterized as a necro-inflammatory complication of chronic hepatic steatosis. The combination of factors that lead to NASH and its progression to HCC in the setting of inflammation is not clearly understood. The portal vein is the main route of communication between the intestine and the liver. This allows the transfer of products derived from the intestine to the liver and the hepatic response pathway of bile and antibody secretion to the intestine. The intestinal microbiota performs a fundamental role in the regulation of immune function, but it can undergo changes that alter its functionality. These changes can also contribute to cancer by disrupting the immune system and causing chronic inflammation and immune dysfunction, both of which are implicated in cancer development. In this article, we address the link between inflammation, microbiota and HCC. We also review the different in vitro models, as well as recent clinical trials addressing liver cancer and microbiota.

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.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,287 · 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