Inflammation in Neurological Disorders: A Help or a Hindrance?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Inflammation of the central nervous system (CNS) (neuroinflammation) is now recognized to be a feature of all neurological disorders. In multiple sclerosis, there is prominent infiltration of various leukocyte subsets into the CNS. Even when there is no significant inflammatory infiltrates, such as in Parkinson or Alzheimer disease, there is intense activation of microglia with resultant elevation of many inflammatory mediators within the CNS. An extensive dataset describes neuroinflammation to have detrimental consequences, but results emerging largely over the past decade have indicated that aspects of the inflammatory response are beneficial for CNS outcomes. Benefits of neuroinflammation now include neuroprotection, the mobilization of neural precursors for repair, remyelination, and even axonal regeneration. The findings that neuroinflammation can be beneficial should not be surprising as a properly directed inflammatory response in other tissues is a natural healing process after an insult. In this article, we review the data that highlight the dual aspects of neuroinflammation in being a hindrance on the one hand but also a significant help for recovery of the CNS on the other. We consider how the inflammatory response may be beneficial or injurious, and we describe strategies to harness the beneficial aspects of neuroinflammation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 découle