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Enregistrement W1562508739 · doi:10.1139/jpn.0730

Amine oxidases and their inhibitors: what can they tell us about neuroprotection and the development of drugs for neuropsychiatric disorders?

2007· editorial· en· W1562508739 sur OpenAlexaffvenue
Glen B. Baker, Bernard Sowa, Kathryn G. Todd

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2007
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial metabolism and enzyme function
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroprotectionRasagilineMonoamine oxidaseMedicinePharmacologyAmine oxidaseNeurosciencePsychiatryDiseaseParkinson's diseasePsychologyChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although monoamine oxidase (MAO) inhibitors are not used as extensively as other antidepressants, they continue to have an important place in the armamentarium of drugs used to treat psychiatric and neurological disorders. Interest in MAO inhibitors has also increased in recent years because of numerous reports of their neuroprotective/neurorescue properties.1–5 Such studies have resulted in a better understanding of possible mechanisms of neuroprotection; stimulated the development of new drugs, such as rasagiline; provided important clues for the development of other drugs for neuropsychiatric disorders; and contributed to the recent surge of interest in possible neuroprotective actions of psychiatric drugs in general.6,7 Intriguingly, they have also demonstrated that the MAO inhibitors currently available are multifaceted, since, in many cases, the neuroprotection seems to be independent of their MAO inhibition. Studies on semicarbazide-sensitive amine oxidase (SSAO) and its inhibition have also provided exciting results that are relevant to neuropsychiatric disorders and associated diabetes and cardiovascular disease.8,9 These findings are outlined briefly below.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations21
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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