Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of age-related cognitive decline. Both active and passive immunization paradigms have illustrated the potential to prevent and reverse established AD pathology in transgenic and non-transgenic animal models of AD. Follow-up studies have shown that changes in amyloid burden observed with immunization could rescue cognitive deficits in both young and aged mice. Despite the success of immunotherapy in animal models, clinical trials were halted early. It has become clear that more preclinical work was needed before initiating trials, as most of the adverse events observed in patients could have been predicted using animal models. Despite these setbacks, clinical trials have demonstrated the utility of amyloid-beta (Abeta) vaccination in reducing amyloid pathology and potentially reducing cognitive decline. Several novel approaches to immunotherapy, including modified immunogens, adjuvants and modes of administration have been designed, which hold promise for human testing. Clinical trials using a safer vaccine, which is potent enough to elicit a robust antibody response in the absence of encephalitis may prove effective in mitigating progressive neurodegeneration seen in AD. If so, Abeta vaccination could supplant current symptomatic treatment and represent one of the first therapeutic options for AD based on the amyloid cascade hypothesis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».