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Enregistrement W2027308727 · doi:10.1002/iub.1091

Cholesterol and Alzheimer's disease: A still poorly understood correlation

2012· review· en· W2027308727 sur OpenAlexaff
Roberta Ricciarelli, Elisa Canepa, Barbara Marengo, Umberto M. Marinari, Giuseppe Poli, Maria Adelaide Pronzato, Cinzia Domenicotti

Notice bibliographique

RevueIUBMB Life · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesAlzheimer's Association
Mots-clésCholesterolDiseaseAlzheimer's diseaseMedicineInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large amount of evidence suggests a pathogenic link between cholesterol homeostasis dysregulation and Alzheimer's disease (AD). In cell culture systems, the production of amyloid-β (Aβ) is modulated by cholesterol, and studies on animal models have consistently demonstrated that hypercholesterolemia is associated with an increased deposition of cerebral Aβ peptides. Consequently, a number of epidemiological studies have examined the effects of cholesterol-lowering drugs (i.e., statins) in the prevention and the treatment of AD. However, while retrospective studies suggested a potential benefit of statin therapy, clinical trials produced inconsistent results. Here, we summarize the main findings from in vitro and in vivo research where the correlation between cholesterol and the neurodegenerative disorder was investigated. Recognition of this correlation could be an important step forward for our understanding of AD pathogenesis and, possibly, for the development of new therapeutic strategies.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,376
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations48
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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