MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415452921 · doi:10.1186/s13027-025-00704-9

COVID-19 infection and cancer regression: a review of current evidence, potential mechanisms, and clinical perspectives on a Paradoxical phenomenon

2025· review· en· W4415452921 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInfectious Agents and Cancer · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncolytic virusImmune systemCancerImmunotherapyTumor necrosis factor alphaInterferonPandemicCancer cellClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since its emergence, the coronavirus (SARS-CoV-2) outbreak has been a pandemic responsible for about 7 million deaths worldwide. Numerous studies have been conducted to determine the virus's multiorgan system involvement, particularly its relation to cancer biology. Spontaneous regression of cancer has been observed in some patients with the coronavirus, which may be attributed to the virus's ability to trigger specific immune responses that can be oncolytic and help reduce and eliminate oncogenic cells. This study aims to explore the paradoxical effects of COVID-19 in inducing cancer regression. The paradoxical effect of SARS-CoV-2 infection has been attributed to the possibility of a heightened immune activation possibly triggered by the virus, and some of these include increased levels of cytokines such as interferon and tumor necrosis factor-alpha (TNF-α), as well as the activation of T cells and natural killer (NK) cells. COVID-19-induced cancer regression presents new perspectives on the relationship between viral infections and the immune system's antitumor capabilities. This would help foster future research investigating specific immune pathways activated during SARS-CoV-2 and discover how these can be therapeutically harnessed to aid cancer regression.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,354 · 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