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Enregistrement W2132581063 · doi:10.1155/2015/452095

Curbing Inflammation in Multiple Sclerosis and Endometriosis: Should Mast Cells Be Targeted?

2015· review· en· W2132581063 sur OpenAlexafffund
David A. Hart

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inflammation · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesArthritis SocietyCalgary Foundation
Mots-clésMedicineInflammationMast cellMultiple sclerosisEndometriosisImmunologyDiseaseNeurosciencePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory diseases and conditions can arise due to responses to a variety of external and internal stimuli. They can occur acutely in response to some stimuli and then become chronic leading to tissue damage and loss of function. While a number of cell types can be involved, mast cells are often present and can be involved in the acute and chronic processes. Recent studies in porcine and rabbit models have supported the concept of a central role for mast cells in a "nerve-mast cell-myofibroblast axis" in some inflammatory processes leading to fibrogenic outcomes. The current review is focused on the potential of extending aspects of this paradigm into treatments for multiple sclerosis and endometriosis, diseases not usually thought of as having common features, but both are reported to have activation of mast cells involved in their respective disease processes. Based on the discussion, it is proposed that targeting mast cells in these diseases, particularly the early phases, may be a fruitful avenue to control the recurring inflammatory exacerbations of the conditions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeAutre devis
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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