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Enregistrement W1459322896 · doi:10.1017/cbo9781139152211.014

Central pain symptoms in multiple sclerosis

2013· book-chapter· en· W1459322896 sur OpenAlexaff
Scott E. Jarvis, Bradley J. Kerr

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNociceptorNeuroscienceTransient receptor potential channelNeuropathic painSensitizationTransduction (biophysics)Metabotropic receptorG protein-coupled receptorNociceptionInhibitory postsynaptic potentialSensory systemReceptorChronic painSignal transductionMedicineBiologyCell biologyInternal medicineBiophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores the cellular and genetic mechanisms important in the development of neuropathic pain and other forms of chronic pain related to the phenomenon of sensitization. Peripheral sensitization contributes to pain hypersensitivity found at the location of tissue damage and/or inflammation. The chapter reviews the events that underlie pain as well as the anatomical and pharmacological basis for nociceptive sensations and chronic pain. Nociceptor excitation via various transient receptor potential (TRP) channels can result from a number of contributing processes. Transduction of mechanical, thermal, and chemical stimuli begins with membrane depolarization, which, if sufficient, transforms into an action potential. There are three classes of cell surface proteins at the sensory neuron important for sensory transduction: ion channels, metabotropic G protein-coupled receptors (GPCRs), and receptors for neurotrophins or cytokines. An important concept in central modulation of pain is the central inhibitory pathways and networks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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