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Enregistrement W1607638172 · doi:10.1159/000107059

Animal Models of Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbations

2007· review· en· W1607638172 sur OpenAlexaff
Gordon J. Gaschler, Carla M. T. Bauer, Caleb C. J. Zavitz, Martin R. St auml mpfli

Notice bibliographique

RevueContributions to microbiology · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary diseaseCOPDMedicineExacerbationDiseaseIntensive care medicineCigarette smokeImmunologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) in animals has proven challenging due to the clinical and pathological complexity of the underlying disease. This has hindered the progress in understanding the cellular and molecular mechanisms that lie beneath AECOPD. In this chapter, we will address modeling possibilities of AECOPD that may be drawn from the current knowledge of factors that cause exacerbations. Importantly, since it is widely accepted that the most common causes of AECOPD are viral and bacterial infections, animal models of AECOPD should incorporate both the causative agents of exacerbation: viruses and bacteria. However, other factors that are also believed to determine both progression of COPD, as well as the frequency and severity of AECOPD, such as proteolytic enzymes, cigarette smoke or other noxious stimuli must also be considered. Such animal models will provide mechanistic insight into the etiology of AECOPD and will prove invaluable in furthering our understanding of key events in disease pathogenesis.

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 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations27
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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