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Enregistrement W1980307116 · doi:10.1111/j.1582-4934.2005.tb00382.x

Pharmacological basis of different targets for the treatment of atherosclerosis

2005· review· en· W1980307116 sur OpenAlexafffund
Harjot K. Saini, Yan‐Jun Xu, Amarjit S. Arneja, Paramjit S. Tappia, Naranjan S. Dhalla

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular and Molecular Medicine · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipoproteins and Cardiovascular Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésInflammationMedicineNitric oxideBlockadePlateletCoronary atherosclerosisOxidative stressPlatelet activationDrugPharmacologyImmunologyInternal medicineCoronary artery diseaseReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of atherosclerotic plaque is a highly regulated and complex process which occurs as a result of structural and functional alterations in endothelial cells, smooth muscle cells (SMCs), monocytes/macrophages, T-lymphocytes and platelets. The plaque formation in the coronary arteries or rupture of the plaque in the peripheral vasculature in latter stages of atherosclerosis triggers the onset of acute ischemic events involving myocardium. Although lipid lowering with statins has been established as an important therapy for the treatment of atherosclerosis, partially beneficial effects of statins beyond decreasing lipid levels has shifted the focus to develop newer drugs that can affect directly the process of atherosclerosis. Blockade of renin angiotensin system, augmentation of nitric oxide availability, reduction of Ca(2+) influx, prevention of oxidative stress as well as attenuation of inflammation, platelet activation and SMC proliferation have been recognized as targets for drug treatment to control the development, progression and management of atherosclerosis. A major challenge for future drug development is to formulate a combination therapy affecting different targets to improve the treatment of atherosclerosis.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations31
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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