MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399580174 · doi:10.30683/1927-7229.2024.13.02

New Insights on Hyperbaric Oxygen Therapy for Cancer

2024· article· en· W4399580174 sur OpenAlexvenueno aff
Michael J. González, Jorge R. Miranda-Massari, Michael Joseph Gonzalez, José Olalde, Miguel J. Berdiel, Liza Cardona

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiogenesisHypoxia (environmental)CancerHyperbaric oxygenationMetastasisMedicineCancer researchHyperbaric oxygenCancer therapyOxygenGlycolysisInternal medicineMetabolismSurgeryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypoxia is a critical characteristic of malignant tumors and involves enhanced cell survival, angiogenesis, glycolytic metabolism, and metastasis. Hyperbaric oxygen treatment (HBOT) has been used to improve and cure disorders involving hypoxia and ischemia, HBOT enhances the amount of dissolved oxygen in the plasma and thereby increasing O2 delivery to the tissue. Studies on HBOT and cancer have mostly focused on whether enhanced oxygen may act as a promoter of cancer. As oxygen is believed to be required for all the major processes of wound healing, including angiogenesis, this particular idea would give the impression that HBOT will promote cancer growth and recurrence. Nevertheless, this is not the case since the use of HBOT in patients with malignancies should be considered safe and therapeutic. There is no evidence indicating that HBO neither acts as a stimulator of tumor growth nor as an enhancer of recurrence. On the other hand, there is evidence that implies that HBO has tumor-inhibitory effects, this manuscript pretends to expand our knowledge on the effect and the mechanisms behind tumor oxygenation by HBOT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Analytical OncologyMême sujetCancer, Hypoxia, and MetabolismTravaux en français237 207