Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The complexity of pain processing in clinical pain conditions and in animal models has revealed many time-related changes and an abundance of molecular drug targets. There continues to be insecurity, however, about new target validation in clinical pain and thus most analgesia development is of high risk for evolving new pain therapies. The present review highlights a number of molecular targets being pursued for pain control. RECENT FINDINGS: Many pain targets are critically dependent on the pain model/lesion type. Neural and glial plasticity, ranging from changes in molecular expression and receptor phosphorylation to profound morphological reorganization, has been described under these conditions. Pain modulation has been shown to involve all major families of regulatory proteins such as the G-protein coupled receptors, ion channels, regulatory enzymes, neurotrophins, and kinases, offering an abundance of targets and therapeutic opportunities for symptomatic pain relief. SUMMARY: Many molecular targets have been highlighted with some being the focus of current analgesia research. Some of these (e.g. vanilloid receptor 1, cannabinoid receptor 1, sodium channel NaV 1.8) have been evaluated in animal studies and in preliminary clinical studies, but others are highly novel and riskier analgesia pain targets (e.g. metabotropic glutamate receptors, sensory neurone specific receptors, kinase inhibitors).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».