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Enregistrement W13537676 · doi:10.1055/s-0028-1114301

Translating Adenosine A24 Receptor Biology into Novel Therapies for Parkinson's Disease

2002· article· de· W13537676 sur OpenAlexaff
Michael A. Schwarzschild

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languede
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdenosine and Purinergic Signaling
Établissements canadiensRoyal Canadian Navy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceAdenosine A2A receptorAdenosine receptorMedicineNeuropathologyDiseasePharmacologyPsychologyReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advances in the pharmacology, neurotoxicology and epidemiology of the adenosine A2A receptor have provided evidence that A2A receptor antagonists (including caffeine) may offer therapeutic benefits in Parkinson's disease (PD) at multiple levels. Not only does A2A receptor blockade reduce the symptomatic psychomotor slowing characteristic of PD, but based on recent preclinical data on rodents and non-human primates A2a receptor blockade potentially can attenuate neurotoxin-induced dopaminergic neuron loss and the development of maladaptive (dyskinetic) responses to chronic dopaminergic therapy. The conference and post-conference publication have been organized to systematically explore the role of the A2A receptor in PD through sequential themes leading from A2AR, neurobiology to the development of clinical trials for A2A antagonists in PD. The purpose of our post-conference publication a special supplement issue of the journal Neurology is to broad disseminate the information generated by the conference to a wide audience of basic and clinical neuroscientists in academics, government and industry. Given this journal's high profile and direct distribution of 20,000 as well as PubMed indexing, the publication will markedly enhance the dissemination of information coming out of the conference.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,237 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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