Beyond Genetics: Exploring Lifestyle, Microbiome, and Social Determinants in Oral Cancer Development
Notice bibliographique
Résumé
Oral cancer refers to cancers originating in the oral cavity and oropharyngeal regions. It is the 16th most prevalent cancer and the sixth leading cause of cancer-related deaths. However, the mechanisms of its progression are still being understood, and interventions to provide early diagnosis need to be improved. More studies have recently been conducted on oral cancer, and many reviews have summarized the findings in this field, focusing on individual factors. However, few review articles have evaluated the combinational impacts of different factors on oral cancer. This review aimed to provide an overview of the combinational effects of three extracellular factors, including lifestyle habits, oral microbiome, and socioeconomic factors, on oral cancer progression. Oral cancer is differentially affected by lifestyle habits; high-sugar diets, processed foods, alcohol, smoking, and possibly sleep disorders benefit its progression, whereas eating natural diets, such as fruits, vegetables, fish, and garlic, drinking tea or coffee, and physical exercise can combat it. The oral microbiome could suppress or promote oral cancer progression. Low socioeconomic status can impact oral cancer development. Furthermore, crosstalk among these three factors affects oral cancer progression. This review has limitations in not including all oral cancer-affecting factors and all important publications. More focus should be placed on the combinational effects of multiple factors on oral cancer progression and treatment. The findings in this study could update researchers on the landscape of oral cancer progression and help formulate approaches to promote oral cancer prevention and treatment.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».