Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor alpha (TNF-alpha) was discovered more than a century ago, and its known roles have extended from within the immune system to include a neuro-inflammatory domain in the nervous system. Neuropathic pain is a recognized type of pathological pain where nociceptive responses persist beyond the resolution of damage to the nerve or its surrounding tissue. Very often, neuropathic pain is disproportionately enhanced in intensity (hyperalgesia) or altered in modality (hyperpathia or allodynia) in relation to the stimuli. At time of this writing, there is as yet no common consensus about the etiology of neuropathic pain - possible mechanisms can be categorized into peripheral sensitization and central sensitization of the nervous system in response to the nociceptive stimuli. Animal models of neuropathic pain based on various types of nerve injuries (peripheral versus spinal nerve, ligation versus chronic constrictive injury) have persistently implicated a pivotal role for TNF-alpha at both peripheral and central levels of sensitization. Despite a lack of success in clinical trials of anti-TNF-alpha therapy in alleviating the sciatic type of neuropathic pain, the intricate link of TNF-alpha with other neuro-inflammatory signaling systems (e.g., chemokines and p38 MAPK) has indeed inspired a systems approach perspective for future drug development in treating neuropathic pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».