Resistance Management for Cancer: Lessons from Farmers
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.
Notice bibliographique
Résumé
One of the main reasons we have not been able to cure cancers is that treatments select for drug-resistant cells. Pest managers face similar challenges with pesticides selecting for pesticide-resistant insects, resulting in similar mechanisms of resistance. Pest managers have developed 10 principles that could be translated to controlling cancers: (i) prevent onset, (ii) monitor continuously, (iii) identify thresholds below which there will be no intervention, (iv) change interventions in response to burden, (v) preferentially select nonchemical control methods, (vi) use target-specific drugs, (vii) use the lowest effective dose, (viii) reduce cross-resistance, (ix) evaluate success based on long-term management, and (x) forecast growth and response. These principles are general to all cancers and cancer drugs and so could be employed broadly to improve oncology. Here, we review the parallel difficulties in controlling drug resistance in pests and cancer cells. We show how the principles of resistance management in pests might be applied to cancer. Integrated pest management inspired the development of adaptive therapy in oncology to increase progression-free survival and quality of life in patients with cancers where cures are unlikely. These pest management principles have the potential to inform clinical trial design.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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