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Enregistrement W2111911518 · doi:10.1177/0192623311427570

Neutrophils and Intravascular Immunity in the Liver during Infection and Sterile Inflammation

2011· review· en· W2111911518 sur OpenAlexafffund
Braedon McDonald, Paul Kubes

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensInstitute of Infection and ImmunityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInflammationSepsisImmunologyInnate immune systemCollateral damageImmune systemPathogenesisEffectorImmunityMedicineLiver diseaseBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The liver is a target of many inflammatory pathologies of both infectious and noninfectious etiology. As key effectors of the innate immune system, neutrophils are critical for defense against microbial infections but are often the source of profound collateral damage to host tissues during disease states. In this article based on the authors' presentation at the 2011 Society of Toxicologic Pathology Annual Symposium, they review the molecular mechanisms of neutrophil recruitment to the liver in response to sepsis/endotoxemia, as well as sterile inflammation, and discuss variations in the molecular choreography of neutrophil trafficking in response to these different insults. Furthermore, the authors discuss the functional contributions of neutrophils within the liver microvasculature during severe sepsis, including their contributions to both host defense and organ damage. Given that inappropriate neutrophilic inflammation contributes to the pathogenesis of many liver diseases, a thorough understanding of the molecular mechanisms that regulate the recruitment of neutrophils to the liver, and their functions therein, may reveal new avenues for therapeutic interventions to treat inflammatory liver pathologies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations85
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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