MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1974943956 · doi:10.1001/archneur.58.11.1790

Polymorphisms in Inflammatory Genes and the Risk of Alzheimer Disease

2001· review· en· W1974943956 sur OpenAlexaff
Patrick L. McGeer

Notice bibliographique

RevueArchives of Neurology · 2001
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseMedicineRheumatoid arthritisImmunologyInflammationAllelePopulationTumor necrosis factor alphaRisk factorGeneticsBiologyGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of inflammation as a major factor in Alzheimer disease (AD) has heretofore been based on postmortem findings of autodestructive changes associated with the lesions coupled with epidemiological evidence of a protective effect of anti-inflammatory agents. Now there is evidence that the risk of AD is substantially influenced by a total of 10 polymorphisms in the inflammatory agents interleukin 1alpha, interleukin 1beta, interleukin 6, tumor necrosis factor alpha, alpha(2)-macroglobulin, and alpha(1)-antichymotrypsin. The polymorphisms are all common ones in the general population, so there is a strong likelihood that any given individual will inherit 1 or more of the high-risk alleles. The overall chances of an individual developing AD might be profoundly affected by a "susceptibility profile" reflecting the combined influence of inheriting multiple high-risk alleles. Since some of the polymorphisms in question have already been linked to peripheral inflammatory disorders, such as juvenile rheumatoid arthritis, myasthenia gravis, and periodontitis, associations between AD and several chronic degenerative diseases may eventually be demonstrated. Such information could lead to strategies for therapeutic intervention in the early stages of such disorders.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,286 · 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
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

Citations194
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of NeurologyMême sujetAlzheimer's disease research and treatmentsTravaux en français237 207