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Enregistrement W2009217924 · doi:10.1152/ajplung.00041.2008

Pulmonary applications and toxicity of engineered nanoparticles

2008· review· en· W2009217924 sur OpenAlexaff
Jeffrey W. Card, Darryl C. Zeldin, James C. Bonner, Earle R. Nestmann

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensCantox Health Sciences International
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésNanoparticleDrug deliveryNanotechnologyPulmonary toxicityRespiratory systemToxicityMedicinePharmacologyMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because of their unique physicochemical properties, engineered nanoparticles have the potential to significantly impact respiratory research and medicine by means of improving imaging capability and drug delivery, among other applications. These same properties, however, present potential safety concerns, and there is accumulating evidence to suggest that nanoparticles may exert adverse effects on pulmonary structure and function. The respiratory system is susceptible to injury resulting from inhalation of gases, aerosols, and particles, and also from systemic delivery of drugs, chemicals, and other compounds to the lungs via direct cardiac output to the pulmonary arteries. As such, it is a prime target for the possible toxic effects of engineered nanoparticles. The purpose of this article is to provide an overview of the potential usefulness of nanoparticles and nanotechnology in respiratory research and medicine and to highlight important issues and recent data pertaining to nanoparticle-related pulmonary toxicity.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations307
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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