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Enregistrement W2050406083 · doi:10.2174/1381612053381611

Multiple Mechanisms of Cytokine Action in Neurodegenerative and Psychiatric States: Neurochemical and Molecular Substrates

2005· review· en· W2050406083 sur OpenAlexaff
Shawn Hayley, Hymie Anisman

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2005
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurochemicalProinflammatory cytokineMicrogliaNeurodegenerationNeuroinflammationNeuroscienceCytokineTumor necrosis factor alphaNeurotoxinDiseaseMedicineImmunologyInflammationPsychologyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroinflammatory processes appear to play a fundamental role in the pathology associated with a number of neurodegenerative and psychiatric conditions. In this respect, the immunocompetent brain microglia and peripheral macrophages release a host of proinflammatory cytokines that not only modulate immunological processes but also influence neuronal functioning and even survival. For instance, alterations of the cytokines, tumor necrosis factor-alpha, as well as several of the interferons and interleukins have been associated with Parkinson's disease (PD) and clinical depression. Importantly, anti-inflammatory treatments that block these cytokines may impart protection against behavioural pathology and neuronal damage in animal models of PD and depression involving exposure to environmental toxins and stressors, respectively. The present review highlights the involvement of inflammatory cells and cytokines in depression and PD and explores some of the potential cellular and molecular mechanisms through which the immunotransmitters affect neuronal functioning. Attention is also devoted to the possibility that cytokines may sensitize neuroinflammatory pathways that, in turn, favour long-term pathology.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations38
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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