Tumor Necrosis Factor-Alpha and Its Association With Breast Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) is a pro-inflammatory cytokine implicated in the pathogenesis and progression of various cancers, including breast cancer. Elevated TNF-α levels have been associated with cancer progression, metastasis, and treatment outcomes. This systematic review aimed to synthesize existing evidence on the relationship between TNF-α levels and breast cancer. Methods: A systematic search of observational studies published from inception to June 2024 was conducted in PubMed, ScienceDirect, Sage Journals, and Google Scholar to identify studies examining TNF-α levels in breast cancer patients compared to healthy controls, as well as its association with metastasis, response to chemotherapy, and survival outcomes. Inclusion criteria were applied to select eligible studies, resulting in nine studies that met the criteria for this review. Results: Eight eligible studies reported that breast cancer patients exhibited higher TNF-α levels than healthy controls. Two studies indicated that TNF-α levels were elevated in patients with metastatic breast cancer. Additionally, two studies found that patients with higher TNF-α levels tended to have a poorer response to chemotherapy. One study revealed that patients with elevated TNF-α levels had a lower mean survival time. Conclusions: Elevated TNF-α levels are significantly associated with breast cancer progression, metastasis, and poorer treatment outcomes. These findings underscore the potential of TNF-α as a biomarker for breast cancer prognosis and therapeutic response. Further research is warranted to explore the underlying mechanisms and validate TNF-α as a target for therapeutic intervention in breast cancer management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».