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Enregistrement W1975052397 · doi:10.1097/ccm.0b013e31822f0abe

Circadian rhythms

2011· review· en· W1975052397 sur OpenAlexafffund
Ming-Cheng Chan, Peter Spieth, Kieran L. Quinn, Matteo Parotto, Haibo Zhang, Arthur S. Slutsky

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2011
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCircadian rhythmMedicineContext (archaeology)Intensive care unitIntensive care medicineChronobiologyCritical illnessNeuroscienceCritically illBioinformaticsInternal medicinePsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: : Circadian rhythms are intrinsic timekeeping mechanisms that allow for adaptation to cyclic environmental changes. Increasing evidence suggests that circadian rhythms may influence progression of a variety of diseases as well as effectiveness and toxicity of drugs commonly used in the intensive care unit. In this perspective, we provide a brief review of the molecular mechanisms of circadian rhythms and its relevance to critical care. DATA SOURCES, STUDY SELECTION, DATA EXTRACTION, AND DATA SYNTHESIS:: Articles related to circadian rhythms and organ systems in normal and disease conditions were searched through the PubMed library with the goal of providing a concise review. CONCLUSIONS: : Critically ill patients may be highly vulnerable to disruption of circadian rhythms as a result of the severity of their underlying diseases as well as the intensive care unit environment where noise and frequent therapeutic/diagnostic interventions take place. Further basic and clinical research addressing the importance of circadian rhythms in the context of critical care is warranted to develop a better understanding of the complex pathophysiology of critically ill patients as well as to identify novel therapeutic approaches for these patients.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations94
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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