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Enregistrement W2105395808 · doi:10.2174/1568026054367638

Cellular Signalling Pathways of Spinal Pain Neuroplasticity as Targets for Analgesic Development

2005· review· en· W2105395808 sur OpenAlexaff
Michael Salter

Notice bibliographique

RevueCurrent Topics in Medicinal Chemistry · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceIonotropic effectGlutamatergicKainate receptorAMPA receptorNMDA receptorNociceptionGlutamate receptorNeurotransmissionMicrogliaSynaptic plasticityBiologyReceptorMedicineInternal medicineInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nociceptive inputs from primary afferents are primarily mediated at fast glutamatergic synapses onto second order neurons in the dorsal horn of the spinal cord through activation of AMPA/kainate and NMDA receptor subtypes of ionotropic glutamate receptors. At these glutamatergic synapses several forms of short-lasting and long-lasting enhancement of synaptic transmission are known. Enhancement of excitatory synaptic transmission in nociceptive pathways is thought to be a key neural substrate underlying chronic pain, and thus the cellular and molecular mechanisms producing this enhancement represent potential targets for developing novel forms of therapeutics. Central to the mechanisms for pain hypersensitivity is the NMDA receptor, the activity of which is facilitated by convergent intracellular biochemical cascades in dorsal horn neurons. Cellular changes are not restricted to neurons in the dorsal horn, however, and there is growing evidence for involvement of glia, and of glia-neuronal signaling, in initiating and sustaining enhancement of nociceptive transmission. In particular, a role has emerged for microglia in pain hypersensitivity following nerve injury. This expanded understanding of cellular and molecular signalling mechanisms in the dorsal horn, that includes both neurons and glia, provides a basis of creating new types of strategies for management, and also for diagnosis, of chronic pain.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0040,003

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations81
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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