The microenvironment of secondary lymphedema. The key to finding effective treatments?
Notice bibliographique
Résumé
Lymphedema is characterized by the swelling of extremities due to the accumulation of interstitial fluids. It is a painful and devastating disease that increases the risk of infections and destroys patients' quality of life. Secondary lymphedema is caused by damage to the lymphatic system due to infections, obesity, surgery, and cancer treatments. This damage fails to be repaired and leads to fluid accumulation, tissue remodeling, inflammation, and ultimately fibrosis. The lymphedema microenvironment is altered by stress, immune dysfunction, and changes in metabolism. Stress in the microenvironment includes increased hypoxia and oxidative stress but how this contributes to lymphedema progression is unclear. The immune system plays a critical role in lymphedema through T cell helper type 2 (Th2) immune responses and the infiltration of macrophages into lymphedematous tissue. The inflammatory cytokines released by immune cells lead to tissue remodeling and fibrosis. There are also changes in metabolism in the lymphedema microenvironment with altered lipid oxidation, ketone body oxidation, and glycolysis. How these changes affect lymphedema and treatment interventions has been the focus of clinical trials. Lymphedema is also associated with cancer and obesity through damage to the lymphatic system. This review will illustrate microenvironmental changes in lymphedema and how this relates to cancer and obesity. In addition, we will discuss new therapeutic strategies to treat lymphedema. Finally, we will address the prospects of lymphedema research in the context of the microenvironment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».