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Enregistrement W2092130790 · doi:10.1517/14728214.2010.517746

Emerging therapies for cystic fibrosis lung disease

2010· review· en· W2092130790 sur OpenAlexaff
Hartmut Grasemann, Félix Ratjen

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Emerging Drugs · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisMucociliary clearanceMedicineChloride channelAirwayLungCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorFibrosisRespiratory systemLung diseaseIon channelPathologyInternal medicineReceptorCell biologyAnesthesiaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE OF THE FIELD: Cystic fibrosis (CF), one of the major respiratory diseases, is caused by mutations in a gene encoding for a chloride channel. Abnormal transepithelial ion transport leads to a reduced volume of the airway surface liquid layer and reduced mucociliary clearance. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: There is currently no cure for CF and CF lung disease remains a major contributor to morbidity and mortality. However, most current treatments for CF lung disease do not address the underlying pathology. We describe here new therapeutic developments aiming to identify or generate compounds that counteract the effects of cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) on the airway. WHAT THE READER WILL GAIN: This review summarizes the current state of new developments in the treatment of CF lung disease. These drugs include nebulized and inhaled osmotically active agents, but also modifiers of ion channels other than CFTR, such as activators of alternative chloride channels or inhibitors of sodium absorption, and compounds in development aim to correct or improve impaired CFTR function directly. First clinical trials with new drugs including ion channel modifiers and CFTR pharmacotherapeutics have revealed very promising results. TAKE HOME MESSAGE: CF drug therapy is moving rapidly from symptomatic therapy to treatment of the underlying pathophysiology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,375 · 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'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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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