MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1973112307 · doi:10.1586/ers.10.72

Mesenchymal stem cells for repair of the airway epithelium in asthma

2010· review· en· W1973112307 sur OpenAlexafffund
Darryl A. Knight, Fábio Rossi, Tillie‐Louise Hackett

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Respiratory Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMesenchymal stem cellStem cellRespiratory epitheliumParacrine signallingMedicineProgenitor cellRegeneration (biology)ImmunologyEpitheliumAirwayCell biologyCancer researchPathologyBiologyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The airway epithelium is constantly faced with inflammatory and potentially injurious stimuli. Following damage, rapid repair mechanisms involving proliferation and differentiation of resident progenitor and stem cell pools are necessary in order to maintain a protective barrier. In asthma, evidence pointing to a compromised ability of the epithelium to properly repair and regenerate is rapidly accumulating. The consequences of this are presently unknown but are likely to have a significant impact on lung function. Mesenchymal stem cells have the potential to serve as a universal source for replacement of specific cells in several diseases and thus offer hope as a potential therapeutic intervention for the treatment of the chronic remodeling changes that occur in the asthmatic epithelium. However, controversy exists regarding whether these cells can actually home to and engraft within the airways and contribute to tissue function or whether this mechanism is necessary, since they can have potent paracrine immunomodulatory effects. This article focuses on the current knowledge about specific stem cell populations that may contribute to airway epithelial regeneration and discusses the use of mesenchymal stem cells as a potential therapeutic intervention.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations22
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExpert Review of Respiratory MedicineMême sujetNeonatal Respiratory Health ResearchTravaux en français237 207